Разработчики: | Mellanox Technologies |
Дата последнего релиза: | 2020/11/16 |
Технологии: | Network Health Monitoring - Мониторинг сети или управление здоровьем-производительностью ИТ-Инфраструктуры, СКС, Центры обработки данных - технологии для ЦОД |
2020: Презентация NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand
16 ноября 2020 года компания NVIDIA представила следующее поколение платформы NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand, которое обеспечивает разработчикам ИИ-решений и исследователям высокую сетевую производительность для решения самых сложных глобальных задач.
Поскольку требования к вычислениям продолжают экспоненциально расти в таких областях, как разработка лекарств, исследования климата и геномика, NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand ускоряет эту работу за счет большого прироста производительности на единственной в мире платформе с поддержкой внутрисетевых вычислений.
Седьмое поколение Mellanox InfiniBand гарантирует сверхнизкие задержки, удваивает пропускную способность данных до 400 Гб/с и добавляет алгоритмы сетевых вычислений NVIDIA для дополнительного ускорения.
Ведущие мировые производители оборудования планируют интегрировать NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand в свои корпоративные решения. Эти обязательства дополняются обширной поддержкой со стороны ведущих партнеров по системам хранения данных, включая DDN и IBM Storage.
![]() | Самая важная работа наших клиентов основана на искусственном интеллекте и все более сложных приложениях, требующих еще более быстрых, интеллектуальных и масштабируемых сетей. Огромная пропускная способность и интеллектуальные механизмы ускорения NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand наделяют системы высокопроизводительных вычислений, искусственного интеллекта и гипермасштабируемые облачные решения непревзойденной производительностью при меньших затратах и сложности, - говорит Гилад Шейнер (Gilad Shainer), старший вице-президент по сетевым технологиям NVIDIA | ![]() |
Технические характеристики и доступность продукта
Перенос вычислительной нагрузки в сеть имеет решающее значение для задач ИИ. Технология NVIDIA Mellanox SHARP третьего поколения позволяет разгружать и ускорять операции глубокого обучения в сети InfiniBand, что приводит к ускорению ИИ-задач в 32 раза. Сочетание с программным стеком NVIDIA Magnum IO обеспечивает ускорение научных вычислений прямо из коробки.Российский рынок цифровизации телекома: ключевые тренды и ИТ-поставщики. Обзор TAdviser
Edge-коммутаторы на базе архитектуры Mellanox InfiniBand обладают совокупной двунаправленной пропускной способностью в 51,2 Тбит/с с рекордной производительностью более 66,5 миллиардов пакетов в секунду. Модульные коммутаторы, основанные на Mellanox InfiniBand, будут обеспечивать суммарную двунаправленную пропускную способность в 1,64 петабита в секунду, что в 5 раз выше, чем у предыдущего поколения.
Архитектура Mellanox InfiniBand основана на отраслевых стандартах, гарантирующих обратную и будущую совместимость и защиту инвестиций в центры обработки данных. Решения на основе данной архитектуры станут доступны во втором квартале 2021 года.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)