Kolaborasi Mellanox dan NVIDIA: Mempercepat Pusat Data AI

October 2, 2025

berita perusahaan terbaru tentang Kolaborasi Mellanox dan NVIDIA: Mempercepat Pusat Data AI
Kolaborasi NVIDIA Mellanox: Mempercepat Infrastruktur Pusat Data AI Generasi Berikutnya

Integrasi Strategis:Persatuan keahlian komputasi NVIDIA dengan kepemimpinan jaringan Mellanox merevolusi infrastruktur kecerdasan buatan di seluruh dunia.NVIDIA Mellanoxintegrasi mewakili perubahan paradigma dalamPusat data AIdesain, menciptakan ujung ke ujung platform komputasi dipercepat yang mulus menggabungkan kekuatan komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan canggihJaringan GPUKombinasi yang kuat ini menetapkan standar baru untuk kinerja, efisiensi, dan skalabilitas di lingkungan penyebaran AI modern.

Konvergensi Komputasi dan Jaringan

Saat model AI tumbuh secara eksponensial dalam ukuran dan kompleksitas, arsitektur pusat data tradisional telah mencapai batasnya.Jembatan hambat telah bergeser dari komputasi murni ke pergerakan data dan komunikasi antara sistem.NVIDIA Mellanoxkemitraan secara langsung mengatasi tantangan ini dengan menciptakan arsitektur terpadu di mana GPU, CPU, dan komponen jaringan bekerja secara harmonis.Pendekatan holistik ini menghilangkan batas tradisional antara komputasi dan komunikasi, memungkinkanPusat data AIoperator untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.Analis industri memproyeksikan bahwa pendekatan terintegrasi ini dapat meningkatkan kinerja beban kerja AI secara keseluruhan sebesar 40-60% dibandingkan dengan arsitektur terurai tradisional.

Inovasi Teknologi Utama
  • InfiniBand dengan NVIDIA NVLink:Integrasi teknologi NVLink dengan Mellanox InfiniBand menciptakan sambungan kecepatan tinggi yang mulus yang memungkinkan akses memori cache-koheren di beberapa server,secara dramatis mengurangi overhead komunikasi dalam skenario pelatihan terdistribusi.
  • Unit Pengolahan Data BlueField (DPU):Prosesor revolusioner ini mengurangi beban, mempercepat, dan mengisolasi tugas infrastruktur pusat data, membebaskan sumber daya CPU dan GPU yang berharga untuk beban kerja AI sambil meningkatkan keamanan dan efisiensi.
  • SHARP In-Network Computing:Teknologi ini memungkinkan operasi agregasi dan pengurangan untuk dilakukan dalam switch jaringan sendiri,mengurangi kebutuhan data untuk melakukan perjalanan kembali ke node komputasi dan mengurangi waktu komunikasi kolektif hingga 50%.
  • Optimasi End-to-End:Dari GPU untuk beralih ke penyimpanan, setiap komponen dioptimalkan untuk bekerja sama, memastikan kinerja maksimum dan efisiensi di seluruh pipa data.
Metrik Kinerja dan Dampak Industri
Indikator Kinerja Arsitektur tradisional Solusi NVIDIA Mellanox Peningkatan
Efisiensi Pelatihan AI (1024 GPU) 60-70% 90-95% 40-50% Peningkatan
Inter-GPU Latency 800-1200 ns 400-600 ns Pengurangan 50%
Data Throughput 200 Gb/s 400 Gb/s 100% Peningkatan
Efisiensi Energi 0.8 TFLOPS/W 1.4 TFLOPS/W 75% Peningkatan

Peningkatan ini diterjemahkan ke waktu yang sangat berkurang untuk solusi untuk model AI, biaya kepemilikan total yang lebih rendah,dan kemampuan untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks yang sebelumnya komputasi tidak mungkin.

Aplikasi dan Pengerahan Dunia Nyata

PeraturanNVIDIA MellanoxTeknologi tumpukan sudah daya beberapa dunia yang paling majuPusat data AIPenyedia cloud utama telah melaporkan peningkatan 2 kali dalam kinerja beban kerja AI sambil mengurangi kemacetan yang terkait dengan jaringan sebesar 70%.Lembaga penelitian mencapai hasil terobosan dalam komputasi ilmiah, dengan beberapa proyek melaporkan percepatan 3x dalam waktu untuk penemuan.dengan penyebaran khas menunjukkan tingkat pemanfaatan GPU 30-40% lebih baik dibandingkan dengan infrastruktur tradisional.

Prospek Masa Depan dan Arah Strategis

PeraturanNVIDIA MellanoxKemitraan terus mendorong inovasi diJaringan GPUdan infrastruktur AI. Perkembangan roadmap termasuk konektivitas 800G, kemampuan komputasi dalam jaringan yang ditingkatkan, dan integrasi yang lebih ketat dengan kerangka perangkat lunak AI.Kemajuan ini akan semakin mengaburkan batas antara komputasi dan komunikasi, menciptakan kain komputasi yang benar-benar terpadu yang dapat diskalakan untuk memenuhi permintaan aplikasi AI generasi berikutnya.

Kesimpulan: Menentukan kembali Keunggulan Infrastruktur AI

PeraturanNVIDIA Mellanoxkolaborasi merupakan lebih dari sekedar integrasi teknologi, ini adalah pemikiran ulang mendasar tentang bagaimana infrastruktur AI harus dirancang dan dioperasikan.Dengan menggabungkan kemampuan komputasi terkemuka di dunia dengan teknologi jaringan terbaik di kelasnya, kemitraan ini memungkinkan era baru inovasi dan penemuan AI.Mengadopsi pendekatan terintegrasi ini bukan lagi pilihan tetapi kebutuhan untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.