NVIDIA lance des commutateurs réseau de nouvelle génération de la série X800 prenant en charge un débit de bout en bout ultra haut de gamme de 800 Gb/s

Selon les rapports d'IT House, lors de la GTC Developer Conference d'aujourd'hui, NVIDIA a lancé une nouvelle génération de plate-forme de commutation réseau X800. Ces plates-formes sont les premières du secteur à atteindre un débit de bout en bout de 800 Gbit/s, repoussant encore les limites des performances réseau pour l'intelligence artificielle et les charges de travail informatiques.

Plus précisément, la série X800 comprend deux plates-formes : Quantum-X800 pour InfiniBand et Spectrum-X800 pour Ethernet standard.

La plate-forme Quantum-X800 est conçue pour fournir les performances les plus élevées pour l'infrastructure d'intelligence artificielle, y compris le commutateur NVIDIA Quantum Q3400 (note de l'IT House : peut fournir 144 ports 800 Gbit/s) et la carte réseau intelligente côté appareil ConnectX-8 SuperNIC.

Par rapport au produit de la génération précédente, la bande passante totale du Quantum-X800 a augmenté de 5 fois et la puissance de calcul en réseau utilisant le protocole NVIDIA SHARPv4x a également augmenté de 9 fois, atteignant 14,4 Tflops.

Spectrum-X800, quant à lui, cible les scénarios d'intelligence artificielle, de cloud et d'infrastructure d'entreprise, et comprend des commutateurs Spectrum SN5600 qui fournissent 64 ports 800 Gbit/s et des cartes réseau hautes performances côté appareil BlueField -3 SuperNIC.

NVIDIA affirme que le Spectrum-X800 accélère la vitesse d'exécution des charges de travail d'intelligence artificielle et est spécialement conçu pour les environnements multi-locataires de cloud computing. Il peut assurer l'isolation des performances entre les charges de travail d'IA de chaque locataire pour maintenir des niveaux de performances optimaux et cohérents. qualité et satisfaction du client.

NVIDIA fournit également un ensemble complet de supports logiciels pour améliorer l'efficacité de la communication du calcul parallèle GPU et permettre aux clients d'optimiser les performances des grands modèles avec des milliards de paramètres.

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