SOLUTION 02
GPU集群互联方案
为AI训练集群、HPC集群、分布式存储提供GPUDirect、RDMA、超低延迟网络方案
为什么GPU集群需要专用互联网络?
现代AI训练和HPC高性能计算场景中,GPU之间的数据交换量远超传统通用计算场景。千亿参数大模型一次训练迭代可能触发PB级的梯度同步流量,若网络性能不足,GPU将长时间处于等待数据的状态,资源利用率急剧下降。
核心互联需求
带宽需求
25G ~ 100G 单链路,满足大规模GPU集群东西向流量
延迟需求
端到端 < 5μs(RDMA),避免GPU等待造成算力浪费
传输效率
零拷贝,GPUDirect RDMA + SR-IOV,避免CPU介入
核心技术解读
RDMA 技术
基于UDP/IP的RoCEv2,穿越三层网络,配合PFC+ECN实现无损传输,支撑GPUDirect RDMA特性。
延迟 < 5μs
GPUDirect RDMA
驱动级支持,NETI710驱动与NVIDIA/AMD GPU驱动完整兼容,零拷贝内存访问。
零拷贝 · 零 CPU 介入
SR-IOV 虚拟化
最多64 VF/卡,支持KVM/vSphere主流虚拟化平台,GPU资源灵活分片。
64 VF/卡
🎯 适用场景
- 大模型训练(LLM)梯度同步
- 分布式推理实时调度
- HPC科学计算MPI全互连
- 分布式存储大块顺序读写
⚡ 核心诉求
- 高带宽:25G/100G网络接入
- 超低延迟:端到端微秒级
- 零丢包:ROCEv2无损网络
- 可扩展:支持256+节点横向扩展
核心产品配置
NETI710-2CP
10G双口SFP+
NETI710-4CP
10G四口SFP+
25G SFP28
光模块
MPO 高密度
机柜互联
价值主张
释放GPU集群算力潜能
通过GPUDirect RDMA和超低延迟网络,消除GPU等待时间,提升集群有效算力利用率,加速大模型训练和科学计算任务。
获取定制方案
我们的技术团队将根据您的具体需求,提供最适合的GPU集群互联方案
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