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

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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。

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