Building the first SONiC Cloud AI benchmarked cluster in the world

Open Compute Project

24 Oct 202411:58

Summary

TLDRNvidiaはAIクラウドインフラにおけるSonicの重要性とその進化について説明します。特に、AIネットワーキングの分野でのイノベーションと、SonicがデータセンターやAIクラウド環境でどのように採用されているかに焦点を当てています。Nvidia AirやCloud AIといったツールを利用して、AIクラスターの構築とパフォーマンスのベンチマークを容易にし、Sonicの導入を加速します。今後の展望として、コミュニティの協力と貢献を呼びかけ、AIネットワーキングにおけるSonicの標準化に向けた取り組みを紹介します。

Takeaways

😀 ソニック（Sonic）は、AIクラウドインフラのためのネットワーキングソリューションとして、イノベーション段階から採用段階へと進化しています。
😀 Nvidiaはソニックの導入とイノベーションにおいて中心的な役割を果たしており、マイクロソフトとともにその普及を支援しています。
😀 AIクラウドを構築するためには、AIのフルスタックプラットフォームを必要とし、その中でデータセンターとAIネットワーキング能力が重要な要素です。
😀 ソニックのモジュール式アーキテクチャにより、柔軟なカスタマイズとイノベーションが可能です。
😀 Nvidiaは、ソニックのプロジェクトを支援するために、AIネットワーキングに特化した内部ツールを開発しています。
😀 Nvidia Airは、ソニックをシミュレートし、実際のクラスターをデプロイする前に設定やパフォーマンスを試すための無料ツールです。
😀 Cloud AIは、物理的なAIクラスタをベンチマークし、ワークロードのパフォーマンスを評価するためのワンストップツールです。
😀 ソニックの最初の採用から主要な採用段階に至るまでには5年以上かかりましたが、AIネットワーキングにおけるソニックの普及もそれに続くと期待されています。
😀 Nvidiaは、ソニックのバージョンやカスタマイズに関するオープンソースのサポートを提供しており、ユーザーが独自のソニックイメージを使用することができます。
😀 ソニックの進化を加速するためには、業界内でのコラボレーションとコミュニティの参加が重要です。
😀 参加を促すアクションとして、AIネットワーキングワーキンググループに参加し、Nvidia AirとCloud AIを活用して、自分のAIインフラを最適化し、改善することが勧められています。

Q & A

Sonicの初期段階について説明してください。
-Sonicは最初、イノベーション段階にあり、各企業は独自のアイデアを試し、試行錯誤を繰り返していました。その後、Microsoftが最初にSonicを生産環境で導入し、初期採用段階へと移行しました。
NVIDIAのSonicへの貢献について教えてください。
-NVIDIAはSonicコミュニティへの貢献に積極的であり、最新のハードウェアを活用した内部クラスタを構築し、Sonicの学習と改善を進めています。NVIDIAはまた、Sonicの機能や性能向上のための試みを行っています。
Sonicのモジュラーアーキテクチャの利点は何ですか？
-Sonicのモジュラーアーキテクチャは非常に柔軟で、ユーザーは自分のニーズに合わせてカスタマイズや革新ができ、アップストリームに統合する前に独自のクラスターで実験することができます。
Nvidia Airとは何ですか？
-Nvidia Airは、Sonicをシミュレートするためのプラットフォームで、物理的なクラスタを構築することなく、仮想的にクラスタの構成やテストができます。このツールは、Sonicの設定を確認し、最適化するための重要な役割を果たします。
Nvidia Airの特徴はどのようなものですか？
-Nvidia Airは、Sonicコミュニティバージョンのシミュレーションをサポートし、APIと簡単なUIを提供します。ユーザーは物理的なクラスタを構成せずに、設定を模倣してテストすることができます。
Cloud AIとは何ですか？
-Cloud AIは、AIクラスタのベンチマークテストを行うためのツールで、特にAIワークロード（例：LLMやAI特有のテスト）を実行し、パフォーマンスデータを収集するために使用されます。
Cloud AIの使用方法について教えてください。
-Cloud AIを使用すると、AIクラスタの下層から高層のワークロードまで、さまざまなシナリオに基づいてパフォーマンステストを実行できます。シングルジョブのAIクラウドシナリオや複数のテナントが同じネットワーク上でワークロードを実行するシナリオもサポートされています。
SonicがAIネットワークに与える影響について説明してください。
-SonicのAIネットワークへの統合は、より効率的な大規模AIワークロードの管理を可能にし、特に複数のテナントが同一クラウド環境で学習を行う際のネットワーク性能とスケーラビリティの向上を目指しています。
NVIDIAのAIクラウドワークロードのベンチマークにおける重要なテストは何ですか？
-AIクラウドワークロードのベンチマークでは、ニッケルワークロードや全体縮小処理、LLM（大規模言語モデル）などのAI特有のワークロードがテストされ、これにより実際の運用環境におけるパフォーマンスを評価できます。
今後のSonicとAIネットワーキングの展望についてどう考えていますか？
-Sonicは、AIネットワークの統一された標準へと進化していくと見込まれており、コミュニティの貢献を通じて、特にAIネットワーキングの分野で大きな革新が進むことが期待されています。今後5年以内に、Sonicの本格的な商用展開が進むと予想されています。