ในคลื่นของการต่อเนื่องอย่างรวดเร็วในปัญญาประดิษฐ์โลก (อัลบั้ม), คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงHPC), คอมพิวเตอร์เมฆ และศูนย์ข้อมูล NVIDIA ตกครองตําแหน่งหลักตลอดแมตริกซ์สินค้าของบริษัทนี้รวมถึงฮาร์ดแวร์หลัก เช่นหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPU) และการ์ดอินเตอร์เฟซเน็ตอินเทรเน็ตที่ฉลาด (ซีรีส์ CX)ซึ่งเป็นแรงผลักดันในการปรับปรุงเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมต่างๆNVIDIA ConnectX-7(CX7) และConnectX-8(CX8) ในฐานะตัวแทนของบัตรเครือข่ายที่มีความสามารถสูงGPUsเพื่อสร้าง "พลังงานคอมพิวเตอร์ + เครือข่าย" การแก้ไขแบบครบถ้วน, กลายเป็นการสนับสนุนหลักสําหรับโรงงาน AI และศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่บทความนี้อธิบายถึงความคัดค้านทางการคิดที่ทั่วไป, แบ่งแยกรายละเอียดสินค้าหลักและคุณค่าการใช้งานอย่างลึกซึ้ง และให้ข้อมูลอ้างอิงที่แม่นยําสําหรับนักปฏิบัติงานไอที
I. การแก้ไขทางสติ: การชี้แจงความเข้าใจผิดทั่วไปเกี่ยวกับNVIDIA CX7และCX8
มีความเข้าใจผิดหลายอย่างเกี่ยวกับซีรีส์ NVIDIA CX ในตลาด: อันดับแรก, การสับสนพวกเขากับสินค้าที่มีชื่อเดียวกันจากแบรนด์อื่น ๆ (เช่นรถ Mazda CX-7)ยอมรับว่า CX7 และ CX8 รองรับโปรโตคอล Ethernet เท่านั้น, แต่ในความเป็นจริงทั้งคู่มีความสอดคล้องกับ InfiniBand และ Ethernet โปรโตคอลสอง;เทียบกับการ์ดเครือข่ายทั่วไป และไม่สนใจข้อดีหลัก เช่น การเร่งฮาร์ดแวร์และความช้าต่ํา; อันที่สี่, การคิดว่า CX8 เป็นเพียงการปรับปรุงความกว้างแบนด์วิทของ CX7, แต่ในความเป็นจริงมีความแตกต่างที่ครบถ้วนระหว่างทั้งสองในแง่ของโปรโตคอล, อัตราประสิทธิภาพพลังงาน,และความสามารถในการปรับตัว. ความรู้หลัก: CX7 และ CX8 เป็นการ์ดเครือข่ายฉลาดที่มีประสิทธิภาพสูง / การ์ดเครือข่ายยอดเยี่ยมที่เน้นฉากเช่นศูนย์ข้อมูลและ AI ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค
II. การแยกแยกลึก: รายละเอียดทางเทคนิคและความแตกต่างหลักของ NVIDIA CX7 และ CX8
(I) NVIDIA ConnectX-7 (CX7): หินมุมที่ประหยัดในการเชื่อมต่อความเร็วสูง
ในฐานะการ์ดเครือข่ายฉลาดรุ่นที่สี่ CX7 ถูกวางไว้สําหรับศูนย์ข้อมูลระดับกลางถึงระดับสูง และคลาสเตอร์ HPCด้วยข้อดีหลักของ "ผลประกอบการสูง + ความเข้ากันได้สูง + ประสิทธิภาพในด้านราคาสูง". ในส่วนของฮาร์ดแวร์, มันรองรับโปรโตคอล PCIe Gen4.0/5.0, ด้วยอัตราการ SERDES ของ 16/32GT / s. การออกแบบ x16 ช่องทางมีความสอดคล้องกับ PCIe Gen3.0, มีความเร็วสูงสุด 400Gb / s, รองรับโปรโตคอล InfiniBand และ Ethernet สองแบบ, และสามารถเปลี่ยนโหมด RoCE ผ่านเครื่องมือ MLNX_OFED.
ในแง่ของฟังก์ชัน, มันมีเครื่องเร่งคอมพิวเตอร์เครือข่าย NVIDIA ที่ติดตั้ง, รองรับ ASAP2, GPUDirect storage, และการเร่งฮาร์ดแวร์สําหรับการเข้ารหัสและถอดรหัส, ลดการใช้งาน CPU;รายละเอียดทางกายภาพคือการออกแบบ PCIe ความสูงครึ่งหนึ่งและความยาวครึ่งหนึ่ง ซึ่งใช้ได้เฉพาะกับเซอร์เวอร์ศูนย์ข้อมูล และจําเป็นต้องตอบสนองสภาพการจําหน่ายพลังงานและการระบายความร้อนเฉพาะเจาะจงในแง่ของการใช้งาน, มันเหมาะสําหรับฉากที่มีความต้องการความกว้างแบนด์เบด ภายใน 400Gb/s เช่น คลัสเตอร์ AI ขนาดเล็กและกลาง และ HPC ระดับองค์กรการปรับปรุงความต้องการ เช่น การปรับปรุงแบบแบบ AI และการจําลองอุตสาหกรรม.
(II) NVIDIA ConnectX-8 (CX8): การสนับสนุนหลักสําหรับฉากระดับสูง
เป็นผลิตภัณฑ์ที่ซ้ําซ้ําของ CX7, CX8 มีตําแหน่งสําหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่และโรงงาน AI ปารามิตรพันล้าน โดยเน้นการแก้ไขปัญหาความคับคั่งในการเชื่อมต่อความเร็วสูงในแง่ของฮาร์ดแวร์, รองรับโปรโตคอล PCIe Gen6 มีอัตราการส่งของ 64GT/s และความเร็วสูงสุดของ 800Gb/s ซึ่งเข้ากับ InfiniBand และ Ethernet หลายอัตราและสามารถปรับตัวกับ GPU รุ่นใหม่ (H100), GPU รูบิน)
ในแง่ของฟังก์ชัน, มันเพิ่มความสามารถในการปรับปรุงกับฉาก AI / HPC, รองรับรุ่นที่ปรับปรุงของเครื่องเร่งเครือข่าย, และมีสองรูปแบบ: การ์ดตั้งตรง PCIe และการ์ด OCP Spec 3.0,การปรับปรุงสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนของศูนย์ข้อมูล และเข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการหลักเมื่อเทียบกับ CX7 ความแตกต่างหลักของมันคือความกว้างแบนด์วิทสองเท่า การปรับปรุงโปรโตคอล (สนับสนุนโปรโตคอล XDR) และการปรับปรุงฉากที่ดีที่สุดซึ่งสามารถทํางานร่วมกับแพลตฟอร์ม Vera Rubin เพื่อสร้างพื้นฐาน AI แบบเต็มสเตค.
(III) คู่มือการคัดเลือกสําหรับ CX7 และ CX8
หลักของการคัดเลือกคือ "ฉาก + งบประมาณ": 1.สําหรับคลาสเตอร์ AI ขนาดเล็กและกลางที่มีความต้องการความกว้างแบนด์วิท ≤ 400Gb / s และสืบสานความประสิทธิภาพด้านราคา เลือก CX7; 2.สําหรับโรงงาน AI ขนาดใหญ่มาก, การฝึกแบบพารามิเตอร์พันล้านที่มีความต้องการสูงมากสําหรับความกว้างแบนด์และความช้าต่ํา, เลือก CX8; 3.,เลือก CX7; หากวางแผนการใช้ GPU รุ่นใหม่ เลือก CX8 โดยตรงเพื่อหลีกเลี่ยงการปรับปรุงระดับสอง
III. ความพยายามที่สอดคล้อง: ค่าอุตสาหกรรมของ NVIDIA GPUs และ CX Series
ความสามารถในการแข่งขันหลักของ NVIDIA คือ "GPU + CX series + software ecosystem" โซลูชั่นเต็มสเต็ก: GPU เป็นแกนของพลังงานคอมพิวเตอร์ ซึ่งรับผิดชอบในการคิดเลข AI และการจําลอง HPCCX7 และ CX8 เป็นแกนหลักของเครือข่าย, แก้ปัญหาของการส่งข้อมูลระหว่างหลายหน่วย และทั้งสองหน่วยทํางานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาของ "พลังงานคอมพิวเตอร์ที่แข็งแกร่ง แต่การส่งสัญญาณช้า"
(I) NVIDIA GPUs: เครื่องยนต์หลักของการปฏิวัติพลังงานคอมพิวเตอร์
NVIDIA GPUs ได้เจาะแพร่จากการนําเสนอกราฟิกแบบดั้งเดิมไปยังหลายสาขา เช่น AI และ HPCแบ่งเป็นเกรดผู้บริโภค (GeForce series) และเกรดศูนย์ข้อมูล (H100)H100 รองรับการคํานวณความแม่นยํา FP8, ปรับปรุงความเร็วการฝึก AI เป็นอย่างมาก; GPU Rubin ทํางานกับ Vera CPU และ CX8 เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์เหนือ AI,ด้วยประสิทธิภาพการฝึกซ้อมที่ดีขึ้นอย่างมาก และประสิทธิภาพพลังงานการสรุป.
หลักของความร่วมมือระหว่างทั้งสองคือเทคโนโลยี GPUDirect ซึ่งทําให้การส่งข้อมูลโดยตรงระหว่าง GPU และการ์ดเครือข่ายและสั้นระยะการฝึกอบรมของตัวแบบ AI ใหญ่.
(II) การใช้งานหลักของ Full-Stack Solution
1. AI และ HPC: CX8 ทํางานกับ H100 และ Rubin GPUs เพื่อรองรับการฝึกแบบปารามิเตอร์พันล้าน; CX7 และ CX8 ปรับตัวต่อการเชื่อมต่อหลายโน้ดของซูเปอร์คอมพิวเตอร์งานสนับสนุน เช่น การจําลองสภาพอากาศ และการเรียงลําดับพันธุกรรม; 2.คอมพิวเตอร์เมฆ: ผู้ให้บริการบริการเมฆใช้ CX series และ GPUs เพื่อสร้างแพลตฟอร์มพลังงานคอมพิวเตอร์ยืดหยุ่น รองรับบริการ เช่น การสรุปผลจาก AI และเกมเมฆในวงการคอมพิวเตอร์อวกาศ, ซีรี่ย์ CX ได้ถูกบูรณาการกับ GPU เพื่อเปิดตัวโมดูล Space-1 ให้พลังงานการคํานวณ AI ที่มีประสิทธิภาพทั้งคู่ทํางานร่วมกันเพื่อเปลี่ยนสถานีฐาน 5G เป็นแพลตฟอร์ม AI ขอบ; 4.อุตสาหกรรมและรถยนต์: การสนับสนุนการผลิตที่ฉลาด, การจําลองอุตสาหกรรม, และการ R & D และการจัดจําหน่ายการขับขี่อิสระระระดับ L4.
IV แนวโน้มในอุตสาหกรรมและข้อเสนอแนะสําหรับนักปฏิบัติการ
ในอนาคต ซีรี่ย์ CX จะต่อเนื่องไปสู่ความกว้างแบนด์เบดที่สูงขึ้นและความช้าต่ํากว่า (ตัวอย่างเช่น CX9 อาจถึง 1.6Tb / s)และ GPU จะเสริมความสามารถในการคิดเลขในแนวขนาน และอัตราประสิทธิภาพพลังงาน, และสามารถบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับ CPU และ LPU
ข้อแนะนําสําหรับนักปฏิบัติงาน: อันดับแรก เลือกสินค้าให้ถูกต้องตามความกว้างแบนด์วิท, งบประมาณ, และความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์คู่กับการ์ดเครือข่าย CX ที่ตรงกับการใช้งาน GPU cluster, และทําให้เทคโนโลยี GPUDirect สามารถใช้ได้; อันดับสาม ให้ความสนใจต่อการปรับปรุงเทคโนโลยี, ติดตามการเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์ใหม่ เช่น การประชุม GTC และปรับปรุงโครงสร้างทางเทคนิค
สรุป: NVIDIA CX7, CX8 และ GPU เป็นฮาร์ดแวร์หลักของศูนย์ข้อมูลและอุตสาหกรรม AI และการปรับปรุงเทคโนโลยีของพวกเขาขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงดิจิตอลของอุตสาหกรรมต่างๆการเรียนรู้ลักษณะทางเทคนิคและกลยุทธ์การคัดเลือกของพวกเขาจะช่วยให้ผู้ปฏิบัติการตอบโจทย์กับโจทย์ทางเทคนิคและใช้โอกาสในอุตสาหกรรม.
Thai
