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Ethernet oder InfiniBand? Skalierung von KI- und HPC-Systemen ohne Engpässe

Die Wahl der Architektur entscheidet darüber, ob die Skalierung von KI zu Leistung führt – oder zu Engpässen.

Ethernet

  • Latenz vs. Skalierung

    InfiniBand konzentriert sich auf extrem niedrige Latenzzeiten, während Ethernet Skalierbarkeit und Flexibilität priorisiert. Mit zunehmender Größe von Clustern wird die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Leistung über alle Knoten hinweg schwieriger als das Erreichen der maximalen Geschwindigkeit.

  • Staurisiko

    KI-Workloads erzeugen sprunghaften Ost-West-Verkehr, der die Infrastruktur überlasten kann. Ohne angemessene Staukontrolle führen Paketverluste und Wiederholungsversuche schnell zu Bandbreitenengpässen.

  • Kosten und Komplexität

    Hochleistungsfähigere Textilien erhöhen die Kosten und die betriebliche Komplexität. Im großen Maßstab können diese Zielkonflikte die Flexibilität einschränken und das zukünftige Wachstum verlangsamen.

Ethernet-Fabrics für KI- und HPC-Vorteile

Erstellen Sie skalierbare 25/100/400G Ethernet-GPU-Cluster mit geringer Latenz, einfacher Bedienung und sicherer Hybrid-Cloud-Konnektivität für KI- und HPC-Workloads.

400G-Ready Spine–Leaf

Hochdichte 25/100/400G-Ports für GPU-Training, elastische Skalierung und verlustfreie Rechenzentrumsstrukturen.

Optimiert für KI-Verkehr

RoCE, ECN, PFC und große Puffer, die für All-to-All-GPU-Abläufe und verteilte Trainingsaufträge optimiert sind.

Sichere Hybrid-Konnektivität

Integration von Fortinet-, Cisco- und Huawei-Gateways für Zero-Trust-Zugriff, SD-WAN und Cloud Bursting.

100G/400G Ethernet vs. HDR/NDR InfiniBand: Vergleich von KI- und HPC-Fabrics

Vergleichen Sie 100G/400G Ethernet-Fabrics mit HDR/NDR InfiniBand, um die GPU-Trainingsleistung, Skalierbarkeit und die Gesamtbetriebskosten für moderne KI- und HPC-Cluster in Einklang zu bringen.

AspektHDR/NDR InfiniBand-Gewebe
100G/400G Ethernet-Fabrics
Ergebnis für Sie
End-to-End-LatenzExtrem niedrige Latenz mit eng integriertem RDMA, ideal für eng gekoppelte MPI-Workloads.Niedrige Latenz dank RoCEv2 und Staukontrolle, ausreichend für die meisten KI-Trainingsaufgaben.Nutzen Sie InfiniBand für höchste Latenzempfindlichkeit; Ethernet erfüllt die meisten SLAs für GPU-Training bei einfacherem Betrieb.
GPU-TrainingsdurchsatzMaximiert den Gesamtdurchsatz in großem Umfang, insbesondere für große, synchrone HPC- und KI-Jobs.Bietet einen hohen Durchsatz durch 100/400G Spine‐Leaf, ausreichend für gängige LLM- und Bildverarbeitungsmodelle.Ethernet bietet eine hohe Trainingsleistung für die meisten Cluster; InfiniBand glänzt bei extrem großen, eng begrenzten Jobs.
Skalierbarkeit des GewebesLässt sich sehr gut skalieren, jedoch häufig in dedizierten HPC-Systemen mit herstellerspezifischen Topologien.Skalen von kleinen Schoten bis hin zu mehrstandortigen Strukturen unter Verwendung der Standard-Dornblatt- und EVPN/VXLAN-Technologie.Ethernet vereinfacht die Skalierung und Integration in bestehende Rechenzentrumsnetzwerke und unterstützt gleichzeitig große GPU-Farmen.
Ökosystem & InteroperabilitätStark im Bereich HPC, aber Hardware, Tools und Know-how konzentrieren sich auf wenige Anbieter.Breites Ökosystem über Cisco, Aruba, Juniper und Huawei mit offener Optik, Tools und Automatisierung.Ethernet ermöglicht es Ihnen, verschiedene Anbieter zu kombinieren, Kompetenzen wiederzuverwenden und KI/HPC mit dem Standardbetrieb von Rechenzentren in Einklang zu bringen.
Netzwerk-GesamtkostenHöhere Investitions- und Betriebskosten pro Hafen, dazu erstklassige Fachkräfte und spezialisiertes Management.Geringere Kosten pro Gb durch den Einsatz handelsüblicher 25/100/400G-Switches, Optiken, DACs und AOCs.Ethernet reduziert typischerweise die Gesamtbetriebskosten der Netzwerkarchitektur und unterstützt gleichzeitig ambitionierte GPU-Auslastungsziele.
Hybrid Cloud & SicherheitAm besten geeignet für isolierte HPC-Cluster; eingeschränkte direkte Integration mit SD-WAN- und NGFW-Stacks.Lässt sich nativ in Fortinet-, Cisco- und Huawei-Gateways, SD-WAN und Zero-Trust-Sicherheit integrieren.Ethernet erleichtert die Sicherung, Segmentierung und Erweiterung von KI/HPC-Clustern in eine Hybrid-Cloud.
Einfache BedienungErfordert spezielle HPC-Netzwerkkenntnisse und dedizierte Management-Tools.Nutzt bekannte DC-Tools, Automatisierung und Telemetrie, die bereits von Unternehmensteams eingesetzt werden.Ethernet beschleunigt die Bereitstellung und den laufenden Betrieb durch die Nutzung vorhandener Mitarbeiter, Prozesse und Werkzeuge.

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Anwendungsfälle für KI und HPC-Ethernet

Wo Hochbandbreiten-Ethernet, optische Verbindungen und sichere Gateways am besten für KI-Training, HPC-Cluster und hybride Cloud-GPU-Infrastrukturen geeignet sind.

GPU-KI-Cluster

GPU-KI-Cluster

  • Groß angelegtes Training: Aufbau von Ethernet-GPU-Fabrics für LLMs und Foundation-Modelle.
  • Verteilte Inferenz: Bereitstellung latenzempfindlicher KI-Dienste mit 100/400G-Fabrics.
  • GPU-Labortestumgebungen: Ethernet vs. InfiniBand für reale Arbeitslasten sicher vergleichen.
HPC & Forschung

HPC & Forschung

  • Wissenschaftliches Rechnen: Verbindung von CPU/GPU-Knoten für eng gekoppelte MPI-Jobs.
  • Simulation & CFD: Nutzen Sie 25/100G Ethernet für skalierbare Engineering-Workloads.
  • Universitätscluster: Kosteneffiziente Ethernet-HPC-Systeme für Lehre und Forschung aufbauen.
Hybrid Cloud Fabric

Hybrid Cloud Fabric

  • Multi-Site-Cluster: Erweiterung von KI/HPC-Infrastrukturen über Rechenzentren hinweg mit SD-WAN.
  • Cloud Bursting: Verbinden Sie lokale GPUs sicher mit öffentlichen Cloud-KI-Diensten.
  • Managed Services: Managed Service Provider (MSPs) liefern schlüsselfertige, Ethernet-basierte GPU-Stacks an ihre Kunden.
Sicherer Betrieb

Sicherer Betrieb

  • Clusterzugriff: Verwenden Sie NGFWs, um die Verwaltungsdomänen für Administratoren, Benutzer und GPUs zu segmentieren.
  • Zero-Trust-Kontrolle: Richtlinienbasierte Zugriffskontrolle für KI-Pipelines und Datenflüsse erzwingen.
  • Dev/Test Sandboxes: Sichere Trennung von PoC-Ethernet- und InfiniBand-Umgebungen.

Häufig gestellte Fragen

Ist Ethernet für große KI-Trainingscluster ausreichend, oder benötigen wir weiterhin InfiniBand?

Moderne 100G/400G-Ethernet-Fabrics von Cisco, HPE, Aruba, Juniper und Huawei unterstützen zunehmend großflächige KI- und HPC-Cluster, die bisher ausschließlich auf InfiniBand basierten. Dank Funktionen wie RDMA over Converged Ethernet (RoCE), ECN/RED-basierter Staukontrolle, PFC und optimierten Spine-Leaf-Architekturen bietet Ethernet geringe Latenz und hohen Durchsatz, was für viele GPU-Trainings- und HPC-Workloads wettbewerbsfähig ist. HDR/NDR-InfiniBand kann jedoch in eng gekoppelten MPI- und großflächigen Multi-Node-GPU-Trainingsszenarien weiterhin geringere Latenz und eine ausgereiftere kollektive Kommunikationsauslagerung bieten. In der Praxis setzen viele Unternehmen aus Gründen der Einfachheit und der Gesamtbetriebskosten standardmäßig auf Ethernet und reservieren InfiniBand für die latenzkritischsten Supercomputing-Aufgaben. Router-switch.com kann Ihnen bei der Entwicklung von Ethernet-basierten Referenzarchitekturen helfen und, falls erforderlich, Benchmarks mit InfiniBand durchführen, um die Leistung zu validieren.

Wie wähle ich zwischen 100G- und 400G-Ethernet für meine GPU- oder HPC-Cluster-Fabric?

  • Die Verbindungsgeschwindigkeit sollte an die Anzahl der GPUs und den Ost-West-Verkehr angepasst werden: Für kleinere GPU-Pods, Labore und Edge-KI-Cluster sind in der Regel 100G ausreichend, während 400G für dichte GPU-Knoten (z. B. 8–16 GPUs pro Server), große Trainingsaufträge und Spine-Leaf-Uplinks attraktiv werden, bei denen eine Überbelegung minimiert werden muss.
  • Planen Sie Ihre Optik- und Verkabelungsstrategie frühzeitig: Kombinieren Sie 25G/100G in der Zugangs-/ToR-Schicht mit 100G/400G im Spine-Netzwerk mithilfe einer Mischung aus optischen Transceivern und DAC/AOC-Kabeln. Die frühzeitige Auswahl kompatibler Optiken von Cisco, Aruba, Juniper und Huawei vereinfacht die Skalierbarkeit und senkt die langfristigen Gesamtbetriebskosten.

Was sind die wichtigsten Faktoren beim Vergleich der Gesamtbetriebskosten (TCO) von Ethernet und InfiniBand für KI- und HPC-Cluster?

Die Gesamtbetriebskosten (TCO) von Ethernet im Vergleich zu InfiniBand in KI-, ML- und HPC-Umgebungen umfassen mehr als nur die Preise für Switch-Ports. Käufer sollten Netzwerk-Hardware, Optiken und Verkabelung, die Integration des Software-Stacks sowie die Betriebskomplexität über den gesamten Lebenszyklus des Clusters hinweg berücksichtigen.
    Infrastruktur- und Hardwarekosten
  • Switches und Ports: 100G/400G-Ethernet-Switches für Rechenzentren sind von Cisco, HPE Aruba, Juniper und Huawei weit verbreitet und aufgrund der hohen Produktionsmengen und des Wettbewerbs zwischen mehreren Anbietern oft zu günstigen Preisen erhältlich, während InfiniBand-Fabrics für vergleichbare Bandbreite und Latenz einen Aufpreis verlangen können.
  • Optik, DAC und AOC: Ethernet nutzt ein breites Ökosystem von 25G/100G/400G optischen Modulen und Hochgeschwindigkeits-DAC/AOC-Kabeln, wodurch die Investitionskosten gesenkt und die Beschaffung vereinfacht werden können, wenn Ihr KI- oder HPC-Cluster skaliert wird.
    Betriebsabläufe, Kompetenzen und Ökosystem
  • Einheitliche Tools und Kompetenzen: Die meisten Unternehmen nutzen bereits Ethernet-basierte Rechenzentrumsnetzwerke, Firewalls und SD-WAN-Gateways von Anbietern wie Fortinet, Cisco und Huawei. Die Übertragung dieser Betriebspraktiken auf die KI/HPC-Infrastruktur kann die Schulungskosten senken und den laufenden Betrieb im Vergleich zum Betrieb eines separaten InfiniBand-Stacks vereinfachen.
  • Software und Integration: Ethernet lässt sich nativ in Hybrid-Cloud-, Kubernetes-, Container-Netzwerk- und Sicherheits-Toolchains integrieren, während InfiniBand für Multi-Tenant- und Multi-Cloud-Architekturen zusätzliche Übersetzungsschichten oder Gateways erfordern kann. Die Berücksichtigung dieser Integrationsaufwendungen ist bei der Schätzung der tatsächlichen Gesamtbetriebskosten (TCO) entscheidend.

Wie kann ich geringe Latenz und störungsfreie Leistung in einem Ethernet-Netzwerk für das GPU-Training gewährleisten?

Um Ethernet für latenzempfindliche KI- und HPC-Workloads zu optimieren, sollten Sie die passenden Hardwarefunktionen mit sorgfältig abgestimmten Konfigurationen kombinieren. Wählen Sie zunächst Spine-Leaf-Switches von Herstellern wie Cisco, HPE Aruba, Juniper und Huawei, die Funktionen wie RoCE, PFC, ECN und erweiterte QoS unterstützen. Entwerfen Sie anschließend ein nicht-blockierendes oder überbuchungsarmes Fabric, verwenden Sie konsistente MTU- und Pufferrichtlinien und priorisieren Sie GPU-Traffic-Klassen. Für Multi-Tenant- oder Hybrid-Cloud-Architekturen kombinieren Sie das Fabric mit Next-Generation-Firewalls und SD-WAN-Gateways von Fortinet, Cisco oder Huawei, um Management-, Speicher- und Trainingsdatenverkehr sicher zu segmentieren. Router-switch.com kann validierte Designleitfäden und empfohlene Einstellungen bereitstellen, die Ihnen helfen, die Ethernet-Leistung mit der von InfiniBand in Ihrer Umgebung zu vergleichen.

Kann ich Ethernet und InfiniBand in einer KI/HPC-Umgebung kombinieren, und wie lassen sich Sicherheitsgateways integrieren?

Ja. Viele Unternehmen nutzen ein Hochgeschwindigkeits-InfiniBand-Fabric für anspruchsvollste GPU- oder MPI-Workloads und gleichzeitig ein Ethernet-basiertes Spine-Leaf-Netzwerk für Speicher, Benutzerzugriff, Hybrid-Cloud-Anbindung und Management. In diesen Architekturen werden Next-Generation-Firewalls und SD-WAN-Gateways von Fortinet, Cisco und Huawei typischerweise am Rand der GPU/HPC-Umgebung eingesetzt, um den Zugriff zu steuern, Zero-Trust-Richtlinien durchzusetzen und eine sichere Verbindung zu lokalen und Cloud-Ressourcen herzustellen. Ethernet dient als gängiger, standardbasierter Transport zwischen Clustern, Speichern und externen Benutzern, während InfiniBand innerhalb der Recheninsel verbleibt. Router-switch.com kann dabei helfen, sichere, segmentierte Topologien zu entwerfen, die die Leistung maximieren und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und die Transparenz über beide Systeme hinweg gewährleisten.

Wie sieht es mit Garantie, Support und Interoperabilität beim Kauf von Hochgeschwindigkeitsschaltern und Optiken für KI/HPC aus?

Beim Aufbau von Ethernet- oder InfiniBand-basierten KI- und HPC-Clustern konzentrieren sich die meisten Käufer auf drei Aspekte: die Gewährleistungsabdeckung des Herstellers, die Qualität des technischen Supports und die Interoperabilität verschiedener Hersteller (Switches, Optiken und Kabel). Router-switch.com Wir bieten Originalhardware von Cisco, HPE Aruba, Juniper, Fortinet und Huawei sowie fachkundige Beratung zu kompatiblen 25G/100G/400G-Transceivern und DAC/AOC-Kabeln, die sich in Spine-Leaf-Netzwerken für GPU- und HPC-Implementierungen bewährt haben. Bitte beachten Sie: Die Garantiebedingungen und Supportleistungen können je nach Produkt und Region variieren. Genaue Informationen finden Sie in den offiziellen Produktinformationen. Für weitere Fragen kontaktieren Sie uns bitte. router-switch.com.

Ausgewählte Bewertungen

David Lawson

Wir mussten Ethernet und InfiniBand für neue GPU-Cluster vergleichen, ohne unsere Infrastruktur zu überdimensionieren. Router-switch.com Sie unterstützten uns bei der Entwicklung einer Spine-Leaf-Architektur mit Cisco- und Juniper-100/400G-Plus-Optiken und DACs sowie der sicheren Zugriffssteuerung über Fortinet. Die Benchmark-Ergebnisse, die Preisgestaltung und die schnelle Lieferung machten unsere Ethernet-basierte KI-Fabric zu einer klaren und zukunftssicheren Lösung.

Akira Tanaka

Unser Team benötigte eine kostengünstige Alternative zu InfiniBand für gemischte KI- und HPC-Workloads. Router-switch.com Wir schlugen ein Ethernet-Fabric mit Aruba- und Huawei-25/100G-Switches, AOC-Verkabelung und Fortinet SD-WAN für den Hybrid-Cloud-Zugriff vor. Die Lösung vereinfachte den Betrieb, erfüllte unsere Latenzziele und wurde termingerecht und im Rahmen des Budgets implementiert.

Noura Al Farsi

Als Managed Service Provider (MSP), der schlüsselfertige KI-Cluster baut, hatten wir Schwierigkeiten, einen Standard für eine Architektur zu finden, die Leistung, Sicherheit und Lebenszykluskosten in Einklang bringt. Router-switch.com Sie lieferten ein validiertes Design mit Cisco- und Juniper-400G-Ethernet, Huawei-Optiken und Fortinet-Gateways. Ihre Zuverlässigkeit bei der Beschaffung, ihre technische Beratung und ihr Kundendienst waren hervorragend.

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