Het versnellen van AI- en HPC-clusters aan universiteiten in Europa met Cornelis en Hammer

Europese universiteiten bevinden zich in een soort "nu of nooit"-moment wat betreft computergebruik. Onderzoeksgroepen willen grotere GPU-partities voor modeltraining, voorspelbaardere MPI-prestaties voor simulaties en kortere doorlooptijden voor gedeelde clusters met meerdere gebruikers. Tegelijkertijd worden budgetten onder de loep genomen, worden de energiedoelstellingen steeds scherper en nemen de verwachtingen ten aanzien van soevereiniteit toe.

In de praktijk mislukken veel AI- en HPC-upgrades aan universiteiten niet door de CPU's/GPU's. Ze lopen vast omdat de interconnectie de hoge doorvoer onder belasting niet kan handhaven zonder onvoorspelbare latentiepieken. Dat is precies het probleem waarvoor de Cornelis CN5000 is ontwikkeld, en waarom de combinatie van Cornelis-technologie met het Europese distributie- en leveringsmodel van Hammer een pragmatische oplossing is voor universiteiten die behoefte hebben aan prestaties en operationele betrouwbaarheid.

Wat verandert er wanneer een universitair cluster op grote schaal "AI + HPC" wordt?
Universitaire omgevingen stellen unieke eisen omdat ze de volgende elementen combineren:
• Sterk gekoppelde HPC (MPI-collectieven, gevoeligheid voor latentie, langlopende taken)
• Gedistribueerde AI-training (bandbreedte-intensieve, communicatie-intensieve patronen zoals all-reduce)
• Multitenancy (veel gebruikers, veel verschillende taakvormen, onvoorspelbare gelijktijdigheid)
• Beperkingen van gedeelde infrastructuur (beperkte rackruimte, stroomlimieten, inkoopcycli)
In die mix wordt de interconnect de "stille beperkende factor". Congestie en langdurige latentie vertragen niet alleen een enkele run. Ze verstoren de eerlijkheid, verspillen allocatie-uren en maken de prestaties onbetrouwbaar.

De Cornelis CN5000 in eenvoudige bewoordingen: waarom hij anders is

Cornelis CN5000 is een complete interconnect-familie voor HPC/AI (switching, hostinterfaces, bekabeling en software) die is ontworpen met een eenvoudig doel voor ogen: een hoge doorvoer en stabiele latentie behouden wanneer het netwerk zwaar belast wordt, precies de situatie waarin de meeste universitaire clusters zich bevinden.

Belangrijke kenmerken van CN5000-implementaties:
• Hoge bandbreedte per poort ter ondersteuning van schaalbare GPU- en CPU-clusters
• Verliesvrij/congestievermijdend gedrag gericht op het optimaliseren van de prestaties onder belasting
• Adaptieve routing en uitgebreide telemetrie om knelpunten te omzeilen en problemen snel te diagnosticeren
• Schaalbare topologieën van kleinere pods tot grote multi-rack-netwerken

Vergelijkingstabel: CN5000 versus gangbare interconnect-opties voor universiteiten.
De onderstaande tabel is bewust praktisch van aard: het gaat om de operationele realiteit van AI/HPC aan universiteiten, niet alleen om theoretische piekwaarden.

Hoe deze tabel te gebruiken: als uw cluster voornamelijk bestaat uit kleine, gemakkelijk parallelle workloads, is de interconnect-architectuur minder belangrijk. Maar als u gedistribueerde trainingen uitvoert, MPI-intensieve simulaties maakt of te maken hebt met wisselende prestaties, wordt de keuze van de interconnect een cruciale ontwerpbeslissing.

Waar de CN5000 het meest van pas komt in AI- en HPC-clusters van universiteiten

Snellere training betekent niet alleen "meer GPU's", maar ook dat de GPU's continu van stroom worden voorzien
. Gedistribueerde training kan communicatieproblemen veroorzaken naarmate je opschaalt. Wanneer het netwerk onder belasting inconsistent reageert, zie je dalingen in het gebruik, synchronisatieproblemen en schommelende staptijden. Een framework dat stabiel blijft onder gelijktijdige belasting zorgt ervoor dat trainingssessies sneller worden afgerond en dat er minder onverklaarbare problemen ontstaan ​​zoals "waarom duurde die sessie langer?".

Voorspelbare HPC-runs in een multi-tenant scheduler.
Universiteiten hechten veel belang aan de staartlatentie, omdat één trage run een hele MPI-taak kan vertragen. Een congestiebestendige architectuur vermindert dit gedrag met lange staartlatentie en zorgt voor consistentere prestaties tijdens drukke perioden (de echte test, eerlijk gezegd).

Schaalbaarheid zonder "kabelchaos"
Naarmate clusters groeien, kunnen topologie en bekabelingsstrategie het verschil maken tussen succes en falen. Door te plannen voor uitbreiding, poortdichtheid, tiering en verstandige routes voor het toevoegen van racks, voorkomt u een herstructurering halverwege de levensduur waar niemand tijd voor heeft.

Waarom “Cornelis en Hammer” een nuttige combinatie vormen in Europa:
Voor Europese universiteiten is de uitdaging niet alleen het kiezen van de juiste infrastructuur. Het gaat erom deze te vinden, te integreren, te implementeren en te ondersteunen binnen aanbestedingskaders, partner ecosystemen en strikte wijzigingstermijnen.
De rol van Hammer in het kanaal is waardevol omdat het universiteiten en integrators kan helpen met:
• Praktische beschikbaarheid en sourcing via de verschillende aanbestedingsroutes in EMEA
• Coördinatie van ontwerp tot oplevering (de juiste mix van switches, hostconnectiviteit en bekabeling vanaf dag één)
• Pragmatische levenscyclusplanning (reserveonderdelenstrategie, gefaseerde uitbreidingen en het consistent houden van de infrastructuur in de loop der tijd)
Kortom: Cornelis levert de speciaal ontworpen interconnect; Hammer zorgt ervoor dat deze naadloos aansluit op de realiteit van Europese universiteiten.

Migratiestrategie voor universiteiten die overstappen van verouderde infrastructuren.
De meeste universiteiten bouwen geen volledig nieuwe clusters. Meestal migreren ze van iets als oudere Ethernet-netwerken, verouderde IB-generaties of een mix van beide die organisch is gegroeid.
Een probleemloze migratieaanpak ziet er doorgaans als volgt uit:

• Begin met een speciale CN5000-pod.
  Bouw een afgescheiden partitie (vaak met de GPU voorop) met een eigen leaf/spine-architectuur (of een equivalent daarvan). Dit stelt u in staat de prestaties te valideren zonder de bestaande configuratie te verstoren.
• Gebruik de planner om de gebruikerservaring te beheren.
  Maak duidelijke partities/wachtrijen aan, zodat onderzoeksgroepen zich kunnen aanmelden voor het nieuwe platform. Standaardiseer vervolgens taaksjablonen en communicatiebibliotheken voor herhaalbaarheid.
• Breid uit op basis van de werklast, niet op basis van politiek.
  Begin met de meest communicatie-intensieve taken: gedistribueerde training, MPI-intensieve simulaties en grootschalige analyses. Deze leveren snel meetbare resultaten op.
• Plan het opslagpad expliciet
  . Laat netwerkbeheer voor opslag geen bijzaak worden. Besluit vroegtijdig of het opslagverkeer gescheiden of geconvergeerd is, en ontwerp het systeem voorspelbaar conflictgedrag.
• Operationaliseer telemetrie en runbooks.
  Zelfs de beste interconnect ter wereld heeft nog steeds een gedisciplineerde aanpak nodig: basisstatistieken, congestie-alarmen en een duidelijk escalatiepad wanneer de prestaties veranderen.
  Deze gefaseerde methode zorgt ervoor dat onderzoekers productief blijven terwijl het platform zich verder ontwikkelt.

Europese inkoop, duurzaamheid en soevereiniteitsaspecten
Europese universiteiten moeten vaak prestaties afwegen tegen beperkingen die niet in een specificatieblad staan ​​vermeld:
• Doelstellingen voor energie-efficiëntie en CO2-rapportage
Als u het energieverbruik per taak of per onderzoeksresultaat bijhoudt, is consistente prestatie belangrijk, omdat verspilde tijd verspilde energie is. Een soepeler netwerk kan de "computerbelasting" verminderen die wordt veroorzaakt door vastlopen en herhaalde pogingen.
• Soevereiniteit en datalocaliteit
Veel projecten hechten nu waarde aan waar training plaatsvindt, waar datasets zich bevinden en wie de infrastructuur kan ondersteunen. Het kiezen van een oplossing met een sterke Europese kanaaldekking en ondersteuningsmogelijkheden kan het beheer vereenvoudigen.
• Kaderwerken, subsidies en gefaseerde financiering
Clusterupgrades zijn vaak gekoppeld aan subsidiemijlpalen. Het ontwerpen van een interconnect die soepel schaalbaar is, zonder dat er telkens een volledige herontwerp nodig is wanneer er financiering binnenkomt, houdt de roadmap realistisch.
Dit is waar de combinatie Cornelis + Hammer praktisch is: het ondersteunt een Europees leveringsmodel en houdt de technische kern gericht op AI/HPC-resultaten.

Referentiearchitectuurpatronen voor Europese universiteiten met behulp van CN5000

Patroon A: “AI-partitie + klassieke HPC-partitie” op een gedeeld netwerk
• AI-partitie: GPU-nodes (training + finetuning), intensieve collectieve communicatie
• HPC-partitie: CPU- en accelerator-nodes voor simulatie/analyse
• Doel: ruisende buren isoleren op scheduler-/QoS-niveau en tegelijkertijd profiteren van een schaalbaar netwerk

Patroon B: Afdelingsgroepen die later samengevoegd worden.
Begin met kleinere groepen en breid uit naarmate er subsidies binnenkomen. Houd de topologie consistent, documenteer de bekabelingsstandaarden en vermijd eenmalige uitzonderingen die permanente problemen worden.

Patroon C: Dichte kern voor gedeelde diensten en samenwerkingen.
Als uw universiteit deel uitmaakt van regionale of nationale samenwerkingsverbanden, kan een kern met een hogere dichtheid het aantal lagen verminderen en de bedrijfsvoering vereenvoudigen naarmate het netwerk groeit.

Veelgestelde vragen: CN5000 over drukke universiteitsclusters (verfijnd + aangescherpt)

Hoe verbetert Cornelis CN5000 de consistentie van de prestaties op drukke universitaire clusters?

CN5000 is gepositioneerd als een end-to-end interconnect die is ontworpen om een ​​hoge doorvoer en stabiele latentie te behouden wanneer het netwerk druk is, precies wanneer multi-tenant universitaire clusters problemen ondervinden. In de praktijk is dat belangrijk, omdat congestie en lange-termijnlatentie kunnen leiden tot zeer wisselvallige prestaties. Een netwerk dat rekening houdt met congestie helpt jitter te verminderen, verbetert de herhaalbaarheid en maakt het betrouwbaarder om te vertrouwen op eerlijke planningsresultaten.

Wanneer wordt de interconnectie de bottleneck voor AI-training en HPC?

Het wordt meestal een primaire beperking zodra je opschaalt voorbij kleine, gemakkelijk parallelle workloads. Gedistribueerde training kan communicatie-intensief worden naarmate je meer GPU's toevoegt, en nauw gekoppelde MPI-taken kunnen worden vertraagd door één trage processor. In omgevingen met meerdere gebruikers kan onvoorspelbare gelijktijdigheid congestie veroorzaken, wat leidt tot verspilling van toewijzingsuren en een oneerlijke verdeling tussen gebruikers.

Is de Cornelis CN5000 Ethernet of InfiniBand, en maakt dat onderscheid uit?

Het artikel plaatst de CN5000 in de Omni-Path-familie in plaats van hem te positioneren als Ethernet of InfiniBand. Voor de meeste universiteitsteams is de nuttigere vraag of het netwerk voorspelbare prestaties levert onder reële belasting door meerdere gebruikers. Als variabiliteit bij congestie uw grootste probleem is, is het "label" minder belangrijk dan de stabiliteit van de latentie en doorvoer wanneer het cluster druk is.

Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen CN5000, Ethernet/RoCE en InfiniBand voor universiteiten?

De beschreven praktische afwegingen hebben betrekking op de operationele realiteit. De CN5000 is ontworpen voor voorspelbare prestaties onder zware belasting, met een congestiebewust gedrag en speciaal ontwikkelde telemetrie. Ethernet is wellicht bekend, maar "lossless Ethernet" vereist vaak zorgvuldige afstemming om verlies en latentiepieken te voorkomen. InfiniBand is doorgaans sterk voor HPC/AI, maar keuzes in fabric-ontwerp en de volwassenheid van specialistische operationele processen blijven van belang op grote schaal.

Hoe kan CN5000 bijdragen aan de efficiëntie van gedistribueerde AI-training, afgezien van "het toevoegen van meer GPU's"?

De kern van het artikel is dat snellere training vaak voortkomt uit het consistent voeden van GPU's, en niet alleen uit het verhogen van het aantal GPU's. Wanneer netwerken zich onder belasting inconsistent gedragen, kunnen er synchronisatieproblemen, dalingen in het gebruik en schommelende staptijden optreden. Een framework dat is ontworpen om stabiel te blijven onder gelijktijdige belasting vermindert deze problemen, waardoor de training sneller is voltooid en de prestaties minder onvoorspelbaar zijn van run tot run.

Wat is een probleemloos migratieplan voor het overstappen van verouderde Ethernet- of interconnectienetwerken?

Er wordt een stapsgewijze aanpak geschetst. Begin met een dedicated CN5000-pod, vaak met een GPU als eerste optie, om de prestaties te valideren zonder de bestaande infrastructuur te verstoren. Gebruik de scheduler om duidelijke partities en wachtrijen te creëren, zodat teams zich kunnen aanmelden en jobtemplates en communicatiebibliotheken kunnen standaardiseren. Breid vervolgens uit op basis van de zwaarte van de workload: verplaats eerst communicatie-intensieve gedistribueerde trainingen en MPI-intensieve simulaties, terwijl telemetrie en runbooks operationeel worden gemaakt.

Hoe moeten universiteiten omgaan met topologie en bekabeling naarmate clusters groter worden?

Het artikel betoogt dat schaalbaarheidsproblemen zich vaak manifesteren als "bekabelingschaos" en herstructureringen halverwege de levenscyclus. Planning voor uitbreiding, inclusief poortdichtheid, tiering en hoe nieuwe racks op het netwerk worden aangesloten, helpt de bedrijfsvoering beheersbaar te houden. Referentiepatronen omvatten het beginnen met kleinere afdelingspods die later worden samengevoegd, het handhaven van een consistente topologie en het documenteren van bekabelingsstandaarden om incidentele uitzonderingen te voorkomen die permanente problemen veroorzaken.

Waarom moet de planning van opslagnetwerken gelijktijdig met de interconnectie plaatsvinden?

Opslag wordt aangemerkt als iets dat niet als een bijzaak mag worden beschouwd tijdens migratie of uitbreiding. Er moet expliciet worden besloten of het opslagverkeer gescheiden of geconvergeerd is, en er moet een ontwerp zijn dat onvoorspelbare conflicten voorkomt. Zonder dat kunt u te maken krijgen met "mysterieuze vertragingen" die lijken op rekenproblemen, maar in werkelijkheid worden veroorzaakt door conflicten in het opslagpad onder gedeelde belasting.

Hoe beïnvloeden duurzaamheids- en soevereiniteitsvereisten de keuzes met betrekking tot interconnecties in Europa?

Het artikel benadrukt dat Europese universiteiten vaak energiedoelstellingen, CO2-rapportage en governance-eisen hebben met betrekking tot datalocaliteit en ondersteuningstrajecten. Consistente prestaties zijn belangrijk, omdat verspilde tijd verspilde energie is, vooral wanneer vastlopen en herhaalde pogingen leiden tot een constante belasting van de computer. Een schaalbaar ontwerp dat soepel meegroeit met gefaseerde financiering en een Europees leveringsmodel kan bovendien inkoopkaders en governance op lange termijn vereenvoudigen.

Wil je meer weten?