ネットワークボトルネックの可視化
見えないI/O負荷が全体性能を低下させる
AI学習や大規模解析では、一部のノードによる大量アクセスがストレージやネットワークに継続的な負荷を与える場合があります。 その結果、他の利用者の処理待ち時間が増加し、システム全体の効率を低下させます。 高速なネットワーク基盤は、このようなボトルネックの発生を抑制し、計算資源の利用効率を向上させます。
AIやHPC環境では、CPUやGPUの性能だけでは十分な性能を発揮できません。 大量の学習データや計算結果を高速に転送するためには、
を備えたネットワーク基盤が不可欠です。 100Gbpsを超える高速ネットワークは研究機関でも一般的になりつつありますが、ネットワーク設計が適切でなければ計算資源やストレージの性能を十分に活用することはできません。
AI学習やHPCワークロードに必要な大容量データ転送を支える高帯域ネットワーク基盤。
GPUクラスタや分散ストレージ間の通信遅延を最小化し、高速なデータ処理を実現。
冗長化されたネットワークのボトルネックを可視化し、障害発生時も通信を継続しシステム全体の可用性を確保。
AI学習や大規模解析では、一部のノードによる大量アクセスがストレージやネットワークに継続的な負荷を与える場合があります。 その結果、他の利用者の処理待ち時間が増加し、システム全体の効率を低下させます。 高速なネットワーク基盤は、このようなボトルネックの発生を抑制し、計算資源の利用効率を向上させます。
従来の階層型ネットワークでは、装置の増設に伴いホップ数が増加し、レイテンシや運用負荷の増大を招きます。 Spine-Leafアーキテクチャでは、全てのLeafスイッチがSpineスイッチへ接続されるため、ネットワーク規模が拡大しても安定した性能を維持できます。
他ラックとの通信も最大3ホップで完結。ネットワーク規模が拡大しても安定したレイテンシを維持します。
MLAGによる冗長構成により、スイッチや回線障害発生時も通信を継続できます。
Spine-Leafファブリックにより、AI・HPC環境に必要な高帯域通信を実現します。
EVPN/VXLANは、従来のL2 MLAG中心のネットワーク構成に代わり、L3ベースでスケーラブルなネットワークファブリックを実現します。
複数の通信経路を同時利用し、通信パケットごとに自動で振り分ける帯域を効率的に活用します。
Leaf間で経路情報を交換し、ネットワーク全体をシンプルに管理。拡張時の運用負荷を軽減します。
L3ネットワーク上にL2セグメントを構築。柔軟なネットワーク設計と高いスケーラビリティを実現します。
障害時の自動迂回、スケールアウト、シンプルな運用管理を実現
GPUクラスタ間の高速通信により、学習時間の短縮とリソース利用効率を向上します。
ノード間通信の遅延を最小化し、大規模並列計算の性能を最大限に引き出します。
分散ファイルシステムとの連携により、大容量データへの高速アクセスを実現します。
研究データ共有基盤を支え、研究機関全体のデータ活用を加速します。