ConnectX-8 Supernic มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มขีดความสามารถของแบนด์วิดท์หน่วยความจำของสถานี Nvidia DGX ซึ่งออกแบบมาสำหรับคอมพิวเตอร์ AI ที่มีประสิทธิภาพสูง นี่คือภาพรวมโดยละเอียดของการมีส่วนร่วม:
** เครือข่ายความเร็วสูง
ConnectX-8 Supernic รองรับความเร็วเครือข่ายสูงถึง 800 GB/s ซึ่งเป็นการปรับปรุงอัตราการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างสถานี DGX หลายสถานี แบนด์วิดท์สูงนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ต้องการการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างรวดเร็วอำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและการทำงานร่วมกันระหว่างระบบที่เชื่อมต่อกัน ความสามารถในการจัดกลุ่มสถานี DGX หลายสถานีช่วยให้การดำเนินการของเวิร์กโหลดขนาดใหญ่ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ [1] [2]
** โมเดลหน่วยความจำที่สอดคล้องกัน
สถานี DGX มีโมเดลหน่วยความจำที่สอดคล้องกันซึ่งเปิดใช้งานโดยการรวมของ ConnectX-8 Supernic กับ NVLINK-C2C ของ NVIDIA สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้การแบ่งปันข้อมูลที่ราบรื่นระหว่าง CPU และ GPU เอาชนะคอขวดแบบดั้งเดิมที่เกี่ยวข้องกับแบนด์วิดท์หน่วยความจำ ด้วยหน่วยความจำที่สอดคล้องกันทั้งหมด 784 GB นักพัฒนาสามารถทำงานกับโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นในพื้นที่โดยไม่ต้องพึ่งพาทรัพยากรคลาวด์อย่างหนักดังนั้นจึงเร่งการพัฒนาวงจร [2] [4]
** การสนับสนุนโปรโตคอลและการขนถ่าย
ConnectX-8 Supernic รวมการสนับสนุนโปรโตคอลขั้นสูงเช่น RDMA (การเข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงระยะไกล) และเทคโนโลยี gpudirect คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลเป็นศูนย์และการโต้ตอบแบบ GPU-to-Storage โดยตรงลดค่าใช้จ่าย CPU และลดเวลาแฝง ความสามารถนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรม AI และงานอนุมานซึ่งการเข้าถึงหน่วยความจำและข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง [3] [4]
** ปรับปรุงปริมาณงานและเวลาแฝงที่ลดลง
ผ่านการถ่ายโอนโปรโตคอลระดับฮาร์ดแวร์และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันของ GPU-NIC, ConnectX-8 Supernic ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการรับส่งข้อมูลในขณะที่ให้การส่งผ่านเครือข่ายเวลาแฝงต่ำเป็นพิเศษ สิ่งนี้มีความสำคัญสำหรับสถานการณ์การจัดเก็บแบบกระจายและการประมวลผล AI แบบเรียลไทม์ซึ่งความล่าช้าสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ [3] [5]
** การรวมเข้ากับระบบนิเวศซอฟต์แวร์ NVIDIA
ConnectX-8 Supernic ได้รับการออกแบบให้ทำงานได้อย่างราบรื่นกับ Software Stack ของ Nvidia รวมถึงแพลตฟอร์ม CUDA-X AI และซอฟต์แวร์ Nvidia AI Enterprise การรวมนี้ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งใช้ประโยชน์จากความสามารถของฮาร์ดแวร์และประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของแอปพลิเคชัน AI ที่ได้รับการพัฒนาบนสถานี DGX [1] [2]
โดยสรุป ConnectX-8 Supernic ช่วยเพิ่มขีดความสามารถแบนด์วิดท์หน่วยความจำอย่างมีนัยสำคัญของสถานี DGX โดยการให้บริการเครือข่ายที่รวดเร็วเป็นพิเศษทำให้สามารถเข้าถึงหน่วยความจำที่สอดคล้องกันระหว่าง CPU และ GPU รองรับโปรโตคอลขั้นสูงสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[3] https://www.fibermall.com/blog/connectx-8-supernic.htm
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/
[5] https://catalogone.com/wp-content/uploads/2024/06/connectx-datasheet-connectx-8-supernic.pdf
[6] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[8] https://www.techradar.com/pro/the-shape-of-things-to-come-nvidias-super-fast-800gbps-supernic-card-spied-at-sc24 และ this-connect-x-8-aib-vaguely-resembles-a-gpu
[9] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-desktop-ai-supercomputercomputer-72-core-cpu- และ blackwell-ultra-gpu.981669.0.html
[10] https://docs.nvidia.com/networking/display/connectx8supernic/introduction