تم تصميم وظيفة KVM عن بُعد على محطة DGX A100 لتوفير إمكانيات إدارة عن بُعد آمنة وفعالة ، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى النظام وإدارته كما لو كانوا موجودين جسديًا. هذه الميزة هي جزء من واجهة وحدة التحكم في اللوح (BMC) ، والتي توفر واجهة مستخدم قائمة على الويب لمزيد من مكونات نظام المراقبة ، وإدارة إعدادات BIOS ، والوصول إلى وحدة التحكم التسلسلية للنظام عبر التسلسلية عبر LAN (SOL) [4].
يتضمن دمج وظيفة KVM عن بُعد مع الأنظمة الأخرى المعتمدة على NVIDIA عدة اعتبارات:
1. التوافق وقابلية التشغيل البيني: تم تصميم الأنظمة المعتمدة من NVIDIA ، مثل تلك التي تستخدم مكونات شبكات Mellanox ، لضمان قابلية التشغيل البيني والأداء عبر التكوينات المختلفة [8]. ومع ذلك ، فإن التكامل المحدد لـ KVM عن بُعد عبر أنظمة مختلفة يعتمد على إمكانات BMC والبنية التحتية للشبكة لكل نظام.
2. NVIDIA AI Enterprise و KVM دعم: يسمح تكامل NVIDIA AI Enterprise مع Ubuntu KVM بنشر قابلة للتطوير عبر بيئات متعددة السحابة الهجينة [2]. هذا يشير إلى أن الأنظمة التي تدعم NVIDIA AI Enterprise يمكن أن تستفيد من KVM للمحاكاة الافتراضية ، والتي قد تتضمن وظائف KVM عن بعد إذا تم تكوينها بشكل صحيح.
3. واجهات BMC و IPMI: توفر واجهة BMC على أنظمة DGX إمكانات IPMI (واجهة إدارة النظام الأساسي الذكي) ، والتي يمكن استخدامها لمراقبة الأنظمة وإدارتها عن بُعد [4]. يمكن أن تدمج الأنظمة الأخرى المعتمدة على NVIDIA مع دعم BMC و IPMI المماثل ميزات الإدارة عن بُعد بطريقة مماثلة.
4. اعتبارات الأمان: عند دمج KVM عن بعد عبر أنظمة مختلفة ، من الأهمية بمكان اتباع أفضل ممارسات الأمان ، مثل عزل شبكات الإدارة وتكوين جدران الحماية لحماية واجهات BMC [7].
باختصار ، في حين أن وظيفة KVM عن بُعد على محطة DGX A100 يمكن أن تكون أداة قوية لإدارة الأنظمة المعتمدة من NVIDIA ، فإن دمجها عبر أنظمة مختلفة يتطلب دراسة متأنية للتوافق والأمان والبنية التحتية للشبكة. يمكن أن يؤدي استخدام واجهات BMC و IPMI الموحدة إلى تسهيل هذا التكامل ، ولكن قد تختلف تكوينات محددة اعتمادًا على الأنظمة المعنية.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://canonical.com/blog/ubuntu-kvm-supports-nvidia-ai-enterprise
[3] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-a100-user-guide.pdf
[4] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publish.pdf
[5] https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/deployment/rhel-with-kvm/latest/setting-vgpu-devices.html
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgxa100-user-guide.pdf
[7] https://docs.nvidia.com/dgx/dgxa100-user-guide/connecting-to-dgxa100.html
[8]
[9] https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-station-a100-user-guide/using-bmc.html