Коммутатор Nvidia 920-9N213-00R7-0N0

Коммутатор NVIDIA 920-9N213-00R7-0N0 — это высокопроизводительное сетевое оборудование корпоративного класса, предназначенное для современных дата-центров, облачных инфраструктур, телекоммуникационных сетей и вычислительных кластеров с интенсивным обменом данными. Этот коммутатор входит в линейку NVIDIA Spectrum, известную своими инновационными технологиями и исключительной надежностью.

Данное устройство представляет собой коммутатор уровня 1U с высокой плотностью портов, что позволяет значительно повысить масштабируемость и гибкость сетевой инфраструктуры. Используя передовую технологию Ethernet и новейшие разработки NVIDIA, этот коммутатор обеспечивает беспрецедентные показатели производительности, включая максимальную пропускную способность и минимальные задержки при передаче данных.

Ключевые технические характеристики и возможности:

• Порты и скорость передачи: Коммутатор оборудован 32 портами QSFP-DD, поддерживающими скорости передачи данных до 400 Гбит/с на порт. Это позволяет достигать суммарной пропускной способности порядка 12,8 Тбит/с, что обеспечивает высокую скорость обмена данными в масштабных сетях.

• Пропускная способность и производительность: Устройство способно обрабатывать до 8,4 миллиардов пакетов в секунду (Bpps), что гарантирует отсутствие узких мест в сети при интенсивном трафике.

• Буферизация пакетов: 64 МБ буфера позволяют эффективно управлять всплесками трафика и минимизировать потерю пакетов, повышая общую стабильность сети.

• Поддержка протоколов: Коммутатор поддерживает широкий спектр сетевых протоколов и технологий, таких как VXLAN для виртуализации сетей, MPLS для маршрутизации, IPv4/IPv6 для адресации, BGP EVPN для динамического маршрутизации в виртуализованных сетях, а также ACL для управления доступом и безопасности.

• Низкая задержка и высокая точность: Оптимизирован для приложений с высокими требованиями к времени отклика, включая базы данных, финансовые вычисления, а также системы искусственного интеллекта.

• Аппаратная поддержка RDMA (RoCE): Технология RDMA over Converged Ethernet позволяет ускорить обмен данными между узлами без участия CPU, что критично для машинного обучения и анализа больших данных.

• GPUDirect: Поддержка технологии GPUDirect даёт возможность эффективного взаимодействия между сетевыми интерфейсами и графическими процессорами, что ускоряет вычисления в системах с GPU.

• Управление и мониторинг: Операционная система NVIDIA Onyx обеспечивает удобный интерфейс командной строки (CLI), а также интеграцию с системами управления через SNMP, Netconf, REST API. Поддерживаются расширенные функции телеметрии, включая In-band Network Telemetry (INT) и Streaming Telemetry, которые позволяют в реальном времени контролировать состояние сети и оптимизировать её работу.

• Отказоустойчивость и надежность: Коммутатор оснащен двумя блоками питания с поддержкой горячей замены, что обеспечивает бесперебойную работу и высокий уровень отказоустойчивости.

• Программируемая архитектура: Возможность программирования пайплайна обработки пакетов до 512 байт позволяет внедрять индивидуальные политики безопасности и маршрутизации непосредственно на аппаратном уровне.

• Энергоэффективность: Использование современных энергоэффективных технологий снижает энергопотребление при сохранении высоких показателей производительности, что важно для масштабных инфраструктур.

Области применения:

• Дата-центры: Используется для ядра и агрегации сетей, обеспечивая масштабируемость и высокую производительность при обработке больших объёмов данных.

• Облачные сервисы: Позволяет создавать гибкие и масштабируемые облачные инфраструктуры с поддержкой виртуализации и мультиарендности.

• Высокопроизводительные вычисления (HPC): Поддержка RDMA и GPUDirect делает его оптимальным выбором для кластерных систем и задач ИИ.

• Телекоммуникации: Используется для построения надежных, высокоскоростных магистральных сетей.

• Системы искусственного интеллекта и машинного обучения: Обеспечивает высокоскоростную и надежную передачу данных между вычислительными узлами для обучения и инференса моделей.