AIおよびHPC向けInfiniBandによる高性能ネットワーキング

現代の科学研究とAIモデルは膨大な計算能力を必要としますが、従来のネットワークはしばしばボトルネックとなります。InfiniBandのような高性能ネットワーキング技術が、これらのスループットと遅延の課題をどのように解決するかを理解することは、最新のデータセンターを構築するために不可欠です。この書面コースでは、InfiniBandアーキテクチャの核となる概念を、基本的な物理層標準からAIワークロード向けの高度なクラスタリングまで、順を追って説明します。科学的イノベーションと大規模な機械学習を支える高スループットネットワークを計画、展開、保守するために必要な基礎知識を習得できます。学習内容: InfiniBandの基本的なアーキテクチャと、それが従来のEthernetネットワークとどのように異なるかを理解する; Remote Direct Memory Access (RDMA) と、それが遅延とCPUオーバーヘッドの削減に果たす役割を探る; クラスタのパフォーマンスを最適化するために、パーティショニング、サブネット、ルーティングメカニズムを構成する; 現代のAIワークロードとGPUクラスタリングが分散トレーニングのためにInfiniBandをどのように利用するかを分析する; 情報に基づいたインフラストラクチャの決定を下すために、InfiniBandとRDMA over Converged Ethernet (RoCE) を比較する; 書面によるシナリオと診断ウォークスルーを通じて、一般的なネットワークパフォーマンスのボトルネックのトラブルシューティングを実践する。主要な用語、ネットワークトポロジ、および基本的なハードウェアコンポーネントから始め、その後、サブネット管理、サービス品質、および最新の可観測性プラクティスについて深く掘り下げます。この教材は、AIおよび科学計算クラスタをスケーリングするための実用的なアーキテクチャパターンで締めくくられます。このコースは、高性能コンピューティングに不慣れなシステム管理者、ネットワークエンジニア、ITプロフェッショナル向けに設計されており、InfiniBandハードウェアに関する事前の経験は必要ありません。世界最速のスーパーコンピューターを支えるネットワーキング技術を習得するために、今すぐ読み始めましょう。