应用

Mellanox®是实施以数据为中心的数据中心架构行业领导者,该架构能够实现网络内计算,允许在任何地方对数据进行分析,特别是在数据通过网络进行传输的过程中。这一方法消除了在以CPU为中心的传统数据中心架构中存在的瓶颈,并提供了最高等级的应用程序性能与可扩展性。Mellanox以数据为中心的架构解决方案包括硬件与软件元素,以满足下一代高性能、人工智能、深度学习、大数据和其他数据密集型应用的需求。

Mellanox互联解决方案提供了以下关键的网络内计算技术:

  • 可扩展分层聚合和缩减协议(SHARP)™:支持与Mellanox交换机和HCA硬件上的通信架构相关的计算,从而实现由网络管理并执行的数据简化与聚合算法。Mellanox SHARP技术被用于HPC应用程序,以卸载聚合通信并加速其性能。

  • MPI标签匹配:Mellanox ConnectX®-5和ConnectX-6网卡将MPI标签匹配协议从CPU卸载到网络,并可对MPI标签和进程请求进行匹配,无需CPU干预,从而减少延迟并显著降低MPI操作的CPU使用率(从90%降至接近0%)。

  • GPUDirect® ASYNC是最新添加的GPUDirect® RDMA版本。GPUDirect ASYNC协议同样卸载数据通路,但此外还从CPU卸载控制面操作,使得GPU能够调度网络通信。其结果是进一步加速GPU与网络之间的通信,显著降低功耗,并可选择使用价格较低的CPU,从而降低整个平台的成本。
  • SHIELD:SHIELD是智能数据中心自修复互联增强(Self-Healing Interconnect Enhancement for Intelligent Datacenters)的缩写,可将链路故障的修复速度提高到比子网管理器的响应速度快5000倍。这可以防止通信协议超时,消除性能崩溃重试问题以及通信相关任务失败,提高生产力并最大化投资回报。请点击此处详细了解SHIELD

此外,路由算法为InfiniBand子网管理器提供了一种可为给定的架构设计上所有的流量查找最佳路由的方法。Mellanox支持特定于拓扑的算法和通用算法,除了胖树拓扑以外,还可支持多种不同的拓扑,如多达6D的多维环、超立方体和增强超立方体、网格以及最新的Dragonfly+。后者尤其值得注意,因为它提供了一个互联的组拓扑结构,能够扩展至极大的节点数,具有可扩展性优势,可利用先进的自适应路由最大化跨区段带宽,并为节省电缆成本和降低复杂性提供了应对策略。

生物科学

生物科学数据中心将HPC技术用于研究和医疗保健。缩短管线等待时间和提高生产力不仅加快了基础研究的步伐,更能挽救生命!这些数据中心都面临应用方面的挑战,包括大数据和高性能计算问题,而服务器与存储之间的连接网络性能欠佳将会加剧这些问题。

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EDA

电子设计自动化涉及到3D建模、流体动力学以及其他需要高性能计算(HPC)数据中心解决方案的计算密集型过程。这些应用程序使用高度耦合、对通信架构和框架延迟极其敏感的并行算法。采用Mellanox SHARP技术的Mellanox InfiniBand可将这些应用程序的性能提高10倍以上。

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制造

计算机辅助机械设计(MCAD)和计算机辅助工程(CAE)系统采用HPC集群计算环境来加快处理速度并提高新产品的收入。采用RDMA的Mellanox InfiniBand使复杂系统能够实时使用大型内存模型进行建模,从而提供更高程度的准确性,并能优化制造过程以提高安全性、生产力和/或降低成本。

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媒体和娱乐

今日的媒体数据中心投资于高性能的HPC集群技术,将数百或数千个处理器的运算能力加以组合,用于执行高度复杂的渲染任务。动画和扩充实境对于当今的制作方法而言必不可少,而且在存在海量数据存储需求的情况下,需要具备最佳性能的网络用于在CPU和采用GPU-direct技术的GPU上进行高度并行计算。

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油气行业建模

石油和天然气公司采用HPC技术,以便在这一竞争激烈的行业中探索和定位新的精炼仓储场地。成功与否依赖于昂贵的高分辨率数据收集与复杂的建模/分析技术。这些计算挑战包括对大量数据进行处理,以降低原始燃料产品的定位和收获成本并实现生产优化。

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天气和天文学

气象预测和研究需要高速处理大量的输入数据(通常是实时输入),因此其工作效率取决于处理速度。海洋建模和天文学同样面临着类似的超大型模拟计算挑战。用于此类研究的数据中心使用HPC集群技术,将数千个CPU的计算能力与大型高速存储系统结为一体。

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