Conmutador Ethernet NVIDIA Quantum-2 QM9700 QM9790

El conmutador Ethernet NVIDIA Quantum-2 QM9700 y QM9790 representa lo más destacado de las soluciones de redes de computación de alto rendimiento (HPC) e inteligencia artificial (IA). Diseñado para satisfacer las crecientes demandas de investigación, innovación y desarrollo de productos complejos, este sistema de conmutación ofrece una capacidad de datos y capacidades de computación en red incomparables. Con sus características avanzadas, NVIDIA Quantum-2 garantiza que los desarrolladores e investigadores puedan abordar los problemas más desafiantes del mundo con facilidad y eficiencia.

• Rendimiento inigualable: experimente hasta 400 Gb/s por puerto con 64 puertos en un chasis de 1U, lo que ofrece un rendimiento bidireccional agregado de 51,2 terabits por segundo (Tb/s).
• Alta capacidad de paquetes: logre un rendimiento de red histórico con más de 66,5 mil millones de paquetes por segundo (BPPS), lo que garantiza un rápido procesamiento y transmisión de datos para aplicaciones exigentes.
• Tecnología de red avanzada: Benefíciese de funciones de última generación como el acceso directo a memoria remota (RDMA), enrutamiento adaptativo y el Protocolo de reducción y agregación jerárquica escalable (SHARP) de NVIDIA para obtener un rendimiento superior.
• Gestión de red robusta: aproveche las capacidades de red de autorreparación, la calidad de servicio (QoS) y el mapeo mejorado de carriles virtuales (VL) para optimizar el rendimiento de las aplicaciones y reducir la congestión.
• Soporte de topología versátil: permite la máxima flexibilidad con varias topologías como Fat Tree, SlimFly, DragonFly+ y Torus multidimensional, todo ello garantizando al mismo tiempo la compatibilidad con generaciones anteriores.

Detalles técnicos:

• Modelo: NVIDIA Quantum-2 QM9700 / QM9790
• Puertos: 64 puertos de NDR 400 Gb/s InfiniBand
• Rendimiento: 51,2 Tb/s agregados bidireccionales
• Capacidad de paquetes: más de 66,5 mil millones de paquetes por segundo (BPPS)
• Chasis: diseño estándar 1U
• Tecnologías compatibles: RDMA, SHARPv3, enrutamiento adaptativo
• Soporte de topología: Fat Tree, SlimFly, DragonFly+, Torus multidimensional
• Fuente de alimentación: Fuente de alimentación incorporada para una distribución precisa del voltaje

Cómo instalar:

La instalación del conmutador Ethernet NVIDIA Quantum-2 QM9700 o QM9790 es sencilla. Siga estos pasos para realizar una configuración sin problemas:

1. Desembale el interruptor y asegúrese de que todos los componentes estén incluidos.
2. Monte el interruptor en un rack adecuado utilizando los soportes de montaje provistos.
3. Conecte la fuente de alimentación al interruptor y asegúrese de que esté enchufado a una fuente de alimentación confiable.
4. Conecte sus dispositivos (servidores, PC, etc.) al conmutador mediante cables adecuados.
5. Configure los ajustes de red según sea necesario, aprovechando las capacidades de administración integradas.
6. Su conmutador ya está listo para usarse: monitoréelo y administre a través del ecosistema de software para lograr un rendimiento óptimo.

Preguntas frecuentes:

• ¿Cuál es el rendimiento máximo del NVIDIA Quantum-2 QM9700/QM9790?
  El rendimiento máximo es de 51,2 terabits por segundo (Tb/s) con 400 Gb/s por puerto.
• ¿Cuántos puertos tiene el conmutador QM9700/QM9790?
  Ambos modelos cuentan con 64 puertos de NDR 400 Gb/s InfiniBand.
• ¿Qué tecnologías son compatibles con este conmutador?
  El conmutador admite acceso directo a memoria remota (RDMA), enrutamiento adaptativo y la tecnología SHARPv3 de NVIDIA.
• ¿Puede este conmutador admitir diferentes topologías de red?
  Sí, admite varias topologías, incluidas Fat Tree, SlimFly, DragonFly+ y Torus multidimensional.
• ¿NVIDIA Quantum-2 es compatible con versiones anteriores?
  Sí, es compatible con generaciones anteriores de conmutadores NVIDIA InfiniBand.
• ¿Qué es SHARPv3 y cómo mejora el rendimiento?
  SHARPv3 es la tercera generación de tecnología NVIDIA SHARP que crea una escalabilidad prácticamente ilimitada para la agregación de grandes datos, mejorando el rendimiento de las aplicaciones durante cálculos complejos.