در دنیای دیجیتال که به سرعت در حال تغییر است، هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) به عنوان یکی از نوآوریهای پیشرو شناخته میشود. یکی از فناوریهای کلیدی که این تحول را ممکن ساخته، یک نوآوری جدید با نام سوپرنیک (SuperNIC) است.
سوپرنیک چیست؟
سوپرنیک یک کلاس جدید از شتابدهندههای شبکه است که برای پشتیبانی از بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی در محیطهای ابری مبتنی بر اترنت طراحی شده است. این فناوری سرعتی بینظیر در ارتباطات GPU-to-GPU فراهم میکند و به کمک تکنولوژی RDMA (دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور) بر روی اترنت یکپارچه (RoCE)، به سرعتی بالغ بر ۴۰۰ گیگابیت بر ثانیه دست مییابد.
سوپرنیک با ویژگیهای منحصر به فرد زیر عرضه میشود:
- سوپرنیک با استفاده از سوئیچهای شبکه NVIDIA دادهها را به همان ترتیب که ارسال شدهاند، دریافت و پردازش میکند.
- کنترل تراکم پیشرفته: با استفاده از دادههای تلمتری بلادرنگ و الگوریتمهای آگاه به شبکه، ترافیک هوش مصنوعی مدیریت و از تراکم شبکه جلوگیری میشود.
- قابلیت پردازش برنامهپذیر در مسیر I/O: امکان شخصیسازی و توسعه زیرساختهای شبکه در مراکز داده ابری هوش مصنوعی را فراهم میکند.
- طراحی کممصرف: بهینه برای بارهای کاری AI در محیطهای محدود به منابع انرژی.
- بهینهسازی کامل برای هوش مصنوعی: شامل بهینهسازی در تمامی سطوح از محاسبات، شبکه، ذخیرهسازی تا نرمافزارهای سیستمی و چارچوبهای کاربردی.
سوپرنیک در پلتفرم NVIDIA
انویدیا اولین سوپرنیک مبتنی بر پلتفرم BlueField-3 را که برای محاسبات هوش مصنوعی طراحی شده، معرفی کرده است. این فناوری بخشی از پلتفرم Spectrum-X انویدیا است که به صورت یکپارچه با سیستم سوئیچ Spectrum-4 اترنت ادغام میشود.
ترکیب سوپرنیک BlueField-3 و سوئیچ Spectrum-4 به عنوان پایهای برای ایجاد یک زیرساخت محاسباتی شتابداده شده، بهینهسازی بارهای کاری هوش مصنوعی را ممکن میسازد و کارایی شبکهای فراتر از محیطهای اترنت سنتی را ارائه میدهد.
معاون محصولات DPU و NIC در انویدیا میگوید: “در دنیایی که هوش مصنوعی موج جدیدی از نوآوریهای تکنولوژیک را ایجاد کرده است، سوپرنیک BlueField-3 یکی از اجزای حیاتی در این فرایند است. این فناوری تضمین میکند که بارهای کاری هوش مصنوعی با سرعت و کارایی انجام شوند.”
چالشهای شبکههای سنتی در برابر AI
هوش مصنوعی با معرفی مدلهای زبانی بزرگ و AI تولیدی، تحول عظیمی در حوزه محاسبات و شبکه ایجاد کرده است. این فناوریها نیاز به پردازش دادههای حجیم، آموزش مدلهای پیچیده و اجرای بلادرنگ دارند. در حالی که اترنت سنتی برای اتصال گسترده طراحی شده بود، شبکههای امروزی نیاز به تواناییهای محاسباتی و ارتباطی فوقالعاده دارند که این فناوری قادر به تأمین آن نیست.
کارتهای شبکه قدیمی (NIC) که برای محاسبات عمومی و انتقال دادهها طراحی شدهاند، تواناییهای لازم برای پاسخگویی به نیازهای پیچیده هوش مصنوعی را ندارند. سوپرنیکها به طور خاص برای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شدهاند و ویژگیهای پیشرفتهای را ارائه میدهند.
مزایای سوپرنیک در محیطهای محاسباتی AI
یکی از ویژگیهای بارز سوپرنیک، استفاده از واحدهای پردازش داده (DPU) است که با ارائه توان بالا و تاخیر کم، نقش حیاتی در موفقیت پردازشهای AI ایفا میکنند. از سال ۲۰۲۰ که واحدهای پردازش داده معرفی شدند، این فناوری به دلیل قابلیتهای منحصر به فرد در پردازش و تسریع زیرساختهای مراکز داده، محبوبیت یافته است.
با استفاده از سوپرنیکها که طراحی بهینهتری نسبت به واحدهای پردازش داده دارند، میتوان به پهنای باند ۴۰۰ گیگابیت بر ثانیه در هر GPU دست یافت. نسبت 1:1 میان GPUها و سوپرنیکها کارایی بارهای کاری هوش مصنوعی را به شکل چشمگیری افزایش میدهد.
ممکن است مفید باشد
راهکارهای سرورهای گرافیکمحور سوپرمیکرو | قدرتنمایی در دنیای هوش مصنوعی
1403-09-12همهچیز درباره پردازندههای نسل دوم Intel Xeon Scalable: از خانوادههای مختلف تا سیستم نامگذاری و ویژگیهای کلیدی
1403-06-05معرفی سه سرور قدرتمند گرافیک محور از سوپرمیکرو که به زودی عرضه میشوند.
1403-09-18معماری NVIDIA Ada Lovelace | عملکرد و بهره وری انرژی برای امکانات بی پایان
1403-03-22
همچنین سوپرنیکها به دلیل نیاز به منابع پردازشی کمتر نسبت به واحدهای پردازش داده، مصرف توان کمتری دارند که این موضوع در سیستمهایی که حاوی چندین سوپرنیک هستند بسیار حیاتی است.
نتیجهگیری
سوپرنیک BlueField-3 با ارائه کارایی بالا و قابلیتهای پیشرفته، یکی از اجزای کلیدی در زیرساختهای هوش مصنوعی مدرن به شمار میآید. این فناوری علاوه بر افزایش کارایی، امکان ایجاد زیرساختهای امن و قابل توسعه در محیطهای ابری AI را فراهم میکند.
با توجه به پیشرفت سریع در حوزه هوش مصنوعی و نیاز به زیرساختهای شبکهای بهینه، سوپرنیکها نقش مهمی در تسریع پردازشهای ابری و هوش مصنوعی ایفا میکنند. این فناوری میتواند با کاهش توان مصرفی و ارائه کارایی بالا، آیندهای روشن برای محاسبات هوش مصنوعی در مقیاس وسیع رقم بزند.