Des performances optimales et une sécurité renforcée pour les charges de travail des data centers à l’edge.
Les accélérateurs convergés NVIDIA combinent les performances remarquables de l’architecture NVIDIA Ampere à la sécurité accrue et à la latence réduite des technologies du processeur de traitement des données (DPU) [BlueField®-2 NVIDIA®. Les entreprises peuvent utiliser les accélérateurs convergés pour créer des solutions d’IA plus rapides, plus efficaces et mieux sécurisées à l’edge et sur les data centers.
L’architecture NVIDIA Ampere constitue la plus grande avancée technologique jamais réalisée en termes de performance pour les workflows de calcul intensif, ce qui permet de sécuriser et d’accélérer les réseaux d’entreprise et les infrastructures à l’Edge.
NVIDIA BlueField-2 est un DPU qui offre des fonctionnalités novatrices d’accélération, de sécurité et d’efficacité au niveau de l’hôte. BlueField-2 combine la puissance exceptionnelle des adaptateurs NVIDIA ConnectX®-6 Dx à une série de cœurs Arm® programmables ainsi qu’à des fonctionnalités de déchargement matériel pour le stockage défini par logiciel, la mise en réseau, la sécurité et la gestion des charges de travail.
Les accélérateurs convergés de NVIDIA disposent d’un commutateur PCIe intégré de 4e génération, qui permet au GPU et au DPU de réaliser des échanges des données sans passer par le système PCIe du serveur. Sur des serveurs encore équipés d’un module PCIe de 3e génération, les communications ont ainsi lieu à la même vitesse qu’avec un commutateur PCIe de 4e génération. Cette innovation apporte un nouveau niveau d’efficacité et de sécurité pour les charges de travail accélérées par GPU dans des domaines comme la sécurité basée sur l’IA, les télécommunications 5G et d’autres applications à l’Edge.
Le kit de développement NVIDIA Aerial™ est un framework dédié à l’élaboration d’applications 5G définies par logiciel dans le Cloud afin de répondre aux exigences croissantes des clients. Ce framework tirant profit du calcul sur GPU permet d’accélérer le traitement des données et des signaux sur les réseaux d'accès radio (RAN) 5G sans fil. Les accélérateurs convergés de NVIDIA fournissent la plateforme la plus performante de l’industrie pour l’exécution des applications 5G. Étant donné que les données n’ont pas besoin de passer par le système PCIe hôte, la latence de traitement est réduite de manière considérable. Le débit plus élevé qui en résulte autorise par ailleurs une plus grande densité d’abonnés par serveur.
Les accélérateurs convergés ouvrent un nouvel éventail de possibilités pour la cybersécurité et la mise en réseau reposant sur l’IA. Les cœurs Arm du DPU peuvent être programmés à l’aide du framework d’applications NVIDIA Morpheus pour exécuter des fonctions réseau avancées accélérées par GPU dans des champs d’application comme la détection des menaces, la prévention des fuites de données et le profilage des comportements anormaux. Le traitement GPU peut être directement appliqué au trafic réseau à un débit élevé. Les données transitent ainsi en suivant un chemin direct entre le GPU et le DPU, ce qui contribue à offrir une meilleure isolation du réseau.
La solution NVIDIA AI-on-5G se compose de la plateforme NVIDIA EGX™, du kit de développement NVIDIA Aerial pour les environnements virtuels 5G de réseau d’accès radio (vRAN) définis par logiciel, mais aussi de frameworks d’IA professionnels comprenant des kits de développement tels que NVIDIA Isaac™ et NVIDIA Metropolis™. Cette plateforme permet aux appareils connectés en périphérie des réseaux - tels que les caméras vidéo, les capteurs industriels et les robots - de mieux utiliser l’IA et de communiquer efficacement avec les Data Centers via la 5G. Les accélérateurs convergés permettent de mettre en œuvre l’ensemble de ces fonctionnalités sur un seul serveur d’entreprise, sans devoir déployer de nouveaux systèmes spécifiques et plus coûteux. La même carte utilisée pour accélérer le traitement des signaux 5G peut également être utilisée pour traiter les applications d’IA à l’Edge avec la technologie de GPU multi-instances (MIG) de NVIDIA, qui permet de partager les ressources GPU entre plusieurs applications.
L’intégration commune d’un GPU, d’un DPU et d’un commutateur PCIe au sein d’un seul périphérique permet d’équilibrer l’architecture du système. Sur des systèmes à plusieurs GPU et DPU, les cartes d’accélération convergées permettent d’éviter les conflits sur le bus PCIe du serveur. Les performances évoluent ainsi de manière linéaire chaque fois que des appareils sont ajoutés. Par ailleurs, les performances sont bien plus prévisibles avec ce type de carte. Le regroupement de ces composants sur une seule carte physique représente en outre un gain significatif de place et d’efficacité énergétique. Les cartes convergées simplifient le déploiement et la maintenance en continu, en particulier lorsqu’elles sont installées sur plusieurs serveurs à grande échelle.
Ce nouveau type d’appareil est capable de gérer les charges de travail sur Data Center et à l’Edge avec de très gros volumes de données pour une sécurité accrue et des performances optimales.
L’accélérateur A30X combine le GPU NVIDIA A30 Tensor Core au DPU BlueField-2. Grâce à la technologie MIG, le GPU peut être partitionné en quatre instances exécutant chacune un service distinct. La conception de cette carte offre un bon équilibre entre les performances de calcul et d’entrée/sortie (E/S) pour des cas d’utilisation tels que la 5G sur les vRAN ou la cybersécurité basée sur l’IA. De multiples services peuvent être exécutés sur le GPU en raison de la faible latence et des performances prévisibles fournies par le commutateur PCIe intégré.
L’accélérateur convergé A100X combine la puissance du GPU NVIDIA A100 Tensor Core aux capacités du DPU BlueField-2. Grâce à la technologie MIG, chaque GPU A100 peut être partitionné en sept instances de GPU distinctes, ce qui permet d’exécuter un plus grand nombre de services simultanément. L’accélérateur A100X est la solution idéale pour les cas d’utilisation les plus exigeants en ressources de calcul. Ces cas d’utilisation incluent la gestion des réseaux 5G avec des capacités MIMO massives, les déploiements de l’IA sur la 5G et les charges de travail spécialisées telles que le traitement des signaux ou l’entraînement multi-nœuds.
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