EOS-Supercomputer: Die perfekte Kombination von Nvidia und DDN für KI-Leistung!

Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung
2. Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team
3. Der Supercomputer EOS
4. Aufbau des EOS-Systems
5. Netzwerk- und Speicherarchitektur
6. Storage auf EOS
7. DL-Training und Speicheranforderungen
8. Optimierung der IO-Performance
9. Verwendung der Hot Nodes-Funktion
10. Entwicklungszusammenarbeit mit DDN
11. Zukunftsaussichten und Verbesserungen

🚀 Artikel: Die Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN beim Aufbau des EOS-Supercomputers

Die Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN hat zu beeindruckenden Ergebnissen im Bau des EOS-Supercomputers geführt. Das Data Center Systems Engineering Team von Nvidia hat sich dieser Aufgabe angenommen und beeindruckende Leistungen erbracht. In diesem Artikel werden wir uns genauer mit den Details dieser Zusammenarbeit befassen und die erzielten Fortschritte und Vorteile untersuchen.

1. Einführung

Der EOS-Supercomputer ist ein beeindruckendes Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN. Er wurde entwickelt, um sowohl höchste Leistung bei KI-Anwendungen als auch bei anderen Aufgaben zu liefern. Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team hat hart daran gearbeitet, einen Supercomputer zu entwerfen und zu bauen, der die Anforderungen an KI-Leistung erfüllt und gleichzeitig vielseitig genug ist, um auch andere Anwendungen effizient zu unterstützen.

2. Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team

Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team ist zuständig für den Entwurf und Bau von High-Performance Computing- und KI-Systemen. Das Team besteht aus Experten auf verschiedenen Ebenen, darunter Rechenzentrumsexperten, Anwendungsentwickler und Speicherexperten. Sie arbeiten eng mit DDN zusammen, um die bestmögliche Leistung und Skalierbarkeit für den EOS-Supercomputer zu gewährleisten.

3. Der Supercomputer EOS

Der EOS-Supercomputer ist ein Meisterwerk der Technik und erzielte bei seinem Debüt auf Platz neun der Top 500-Liste. Mit einer HPL-Leistung von 121 PTIF FLOPS hat sich EOS als eine leistungsstarke Plattform für KI-Anwendungen etabliert. Der Supercomputer basiert auf Nvidia DGX-H100-Systemen und Mellanox NDR InfiniBand-Technologie. DDN AI-400X2-Storage sorgt für eine effiziente Speicherung großer Datenmengen.

4. Aufbau des EOS-Systems

Das EOS-System wurde in einer hierarchischen Struktur entwickelt, um eine skalierbare und inkrementelle Bereitstellung zu ermöglichen. Skalierbare Units bilden den Ausgangspunkt, und mehrere Pods werden verwendet, um die Skalierbarkeit zu erhöhen. Das System besteht aus fünf Pods, die über Core-Switches verbunden sind. Jeder Pod enthält eine optimale Kombination aus Nvidia DGX-H100-Units und DDN AI-400X2-Speichersystemen.

5. Netzwerk- und Speicherarchitektur

Das EOS-System verwendet separate, nicht blockierende NDR InfiniBand-Fabrics für Compute- und Storage-Anforderungen. Die Fabrics sind als 3-Level-Fat-Tree-Topologie organisiert, und Leaf-Spine-Gruppen sind in den Pods lokalisiert. Die Einbindung von Mellanox NDR InfiniBand-Technologie ermöglicht eine hocheffiziente Kommunikation zwischen den Pods und eine optimale Auslastung des Netzwerks.

6. Storage auf EOS

Der Speicher auf EOS ist strategisch über die Pods verteilt, um einen optimalen Ressourceneinsatz und eine gute Balance zwischen Portkapazität und Netzwerkauslastung zu gewährleisten. Die Verwendung des DDN AI-400X2-Speichersystems bietet hohe Leistung und Skalierbarkeit. Das System zielt auf eine Mindestleseleistung von 2 Terabyte pro Sekunde ab, um das Training von KI-Modellen effizient zu unterstützen.

7. DL-Training und Speicheranforderungen

Beim Deep Learning-Training werden große Datenmengen von den Netzwerkspeichern gelesen, da diese Datensätze zu groß für den vollständigen Cache auf den Nodes sind. Das Training erfolgt in einem Data-Parallel-Ansatz, bei dem Daten auf verschiedene Nodes aufgeteilt werden. Die hohe Lesegeschwindigkeit ist entscheidend, um die Rechenleistung zu maximieren und die Wartezeit auf IO-Vorgänge zu minimieren.

8. Optimierung der IO-Performance

Um die IO-Performance zu optimieren, nutzt das EOS-System die DDN Hot Nodes-Funktion, basierend auf dem Persistent Client Cache der Lustre-Dateisystemtechnologie. Diese Funktion ermöglicht es, Daten lokal auf NVMe-Speicher zu cachen und somit die Lesevorgänge über das Netzwerk zu minimieren. Durch die intensive Nutzung dieser Funktion konnte die IO-Performance erheblich verbessert und die Belastung des Netzwerks reduziert werden.

9. Verwendung der Hot Nodes-Funktion

Die Hot Nodes-Funktion spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der IO-Performance auf dem EOS-System. Durch die Zuweisung eines Teils des lokalen NVMe-Speichers als Cache für häufig gelesene Daten können Lesevorgänge beschleunigt und die Netzwerkbelastung reduziert werden. Die Nutzung dieser Funktion hat sich als äußerst vorteilhaft erwiesen und ermöglicht effizientes DL-Training bei gleichzeitiger Ausführung anderer Aufgaben auf dem System.

10. Entwicklungszusammenarbeit mit DDN

Die Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg des EOS-Projekts. Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team arbeitet eng mit DDN zusammen, um kontinuierlich die Leistung und Funktionalität des Systems zu verbessern. Dazu gehört auch die Integration von Cross-Realm Ceros-Unterstützung in das Lustre-Dateisystem zur Verbesserung der Kontoverwaltung und -sicherheit.

11. Zukunftsaussichten und Verbesserungen

Die Entwicklung und Verbesserung des EOS-Systems ist ein kontinuierlicher Prozess. Nvidia und DDN arbeiten zusammen, um die Netzwerk- und Speicherkapazitäten des Systems weiter zu optimieren. Zukünftige Verbesserungen umfassen Upgrades des Netzwerks, die Aktivierung der Right Caching-Funktion und die kontinuierliche Zusammenarbeit bei der Systemoptimierung.

Der EOS-Supercomputer ist ein herausragendes Beispiel für die Leistungsfähigkeit und Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN. Durch die Kombination von NVIDIA DGX-H100-Systemen mit DDN AI-400X2-Speicherlösungen konnte ein System geschaffen werden, dass die Anforderungen an KI-Training und andere rechenintensive Aufgaben übertroffen hat. Die Zukunftsaussichten für den EOS-Supercomputer sind vielversprechend und zeigen das enorme Potenzial dieser Partnerschaft.

🎉 Highlights:

• Der EOS-Supercomputer ist ein Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen Nvidia und DDN.
• Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team hat den EOS-Supercomputer entwickelt und gebaut.
• Der EOS-Supercomputer hat beeindruckende Leistungen bei KI-Anwendungen erbracht.
• Das EOS-System nutzt separate, nicht blockierende NDR InfiniBand-Fabrics für Compute- und Storage-Anforderungen.
• Die DDN Hot Nodes-Funktion wird verwendet, um die IO-Performance zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen (FAQ):

Frage: Welche Unternehmen arbeiten beim Bau des EOS-Supercomputers zusammen? Antwort: Nvidia und DDN arbeiten eng zusammen, um den EOS-Supercomputer zu entwickeln und zu bauen.

Frage: Was ist das Nvidia Data Center Systems Engineering Team? Antwort: Das Nvidia Data Center Systems Engineering Team ist verantwortlich für den Entwurf und Bau von High-Performance Computing- und KI-Systemen.

Frage: Welche Netzwerk- und Speicherarchitektur wird beim EOS-System verwendet? Antwort: Das EOS-System verwendet separate, nicht blockierende NDR InfiniBand-Fabrics für Compute- und Storage-Anforderungen.

Frage: Wie wird die IO-Performance auf dem EOS-System optimiert? Antwort: Das EOS-System nutzt die DDN Hot Nodes-Funktion, um die IO-Performance zu verbessern. Diese Funktion ermöglicht es, Daten lokal auf NVMe-Speicher zu cachen und somit die Lesevorgänge über das Netzwerk zu minimieren.

Frage: Was sind die Zukunftsaussichten für den EOS-Supercomputer? Antwort: Die Zukunftsaussichten für den EOS-Supercomputer sind vielversprechend, da Nvidia und DDN weiterhin an der Optimierung des Systems arbeiten und zukünftige Verbesserungen planen.