Nvidia Air 为基础设施即代码赋予了新的意义

Nvidia Air 为基础设施即代码赋予了新的意义

企业越来越多地利用 基础架构即代码 (IaC) 来系统地配置云资源和容器化工作负载。 IaC 是现代软件开发管道的关键元素,可确保一致性并帮助企业应对问题或尝试新的商业理念。

在 Nvidia GTC 会议上,Nvidia 工程师描述了他们构建 数字孪生 数据中心基础设施 这项工作有望将 IaC 和持续集成/持续部署实践一直扩展到物理数据中心设计。

Nvidia 一直在内部使用这些新工具来改进自己的数据中心设计,现在开始将它们集成到 Nvidia Air 中。 这补充了其他数字孪生产品,例如用于自动驾驶汽车的 Nvidia Drive、用于机器人的 Isaac 和用于医疗保健的 Clara。

Nvidia Air 将允许企业在数据中心安装第一台交换机之前,构建数据中心物理和逻辑布局的完整数字双胞胎。 一旦数据中心投入生产,他们就可以继续使用相同的模拟、可视化和人工智能工具。 今天,一旦数据中心上线,大部分设计资产基本上都被归档并被遗忘,这在许多方面反映了敏捷出现之前测试和开发的旧瀑布式风格。

资产损失

随着对扩展计算、网络、存储、电源和热管理限制的新人工智能基础设施的需求,这些挑战的复杂性只会越来越高。 Nvidia 解决方案架构和工程副总裁 Marc Hamilton “许多经典的超级计算机花费数百万美元,并且需要数月甚至数年才能部署,”Nvidia 解决方案架构和工程副总裁 Marc Hamilton 说。

设计数据中心是一项极其复杂的团队运动,需要多种技能。 数据中心建筑本身以及机架和其他组件的布局可能在 Autodesk 中完成。 电缆、服务器、交换机和存储设备采用各种 3D CAD 工具设计。

团队经常求助于其他工具,使用 Ansys 的计算流体动力学模拟来模拟气流和热量。 这些模拟通常是在设计中完成的,但是一旦计算机投入生产,运营团队就再也看不到它们了。 如果出现问题,运营团队需要重新开始,以找出如何改善气流或解决过热问题。

Nvidia 过去曾与许多供应商的设计工具合作,结果文件在工程团队之间不兼容。 跨工具传输文件通常是一个耗时的过程,而且在某些情况下,格式不兼容。 如果工程师更改布局以改善热性能,则并不总是将其传播回设计散热器或电缆布线的团队。

重用设计

因此,Nvidia 转向 Omniverse,看看是否有更好的方法来连接这些工作流程。 Omniverse 建立在一个名为 Nucleus 的通用数据库之上,它允许所有工程工具以跨工具和团队的共享格式暂存其数据。 Omniverse 帮助团队在数据中心建成后的真实感渲染之间来回切换,并覆盖实时热数据,以分析各种变化的预测影响,例如将两台繁忙的服务器移得更远。

大多数工程仿真都是使用高性能工作站完成的。 Omniverse 允许团队将更多复杂的工程和仿真工作负载转移到云中的数万个 GPU,然后在企业和合作伙伴之间共享结果。

连接回 Omniverse 的另一个优势是新的模拟可以利用核心算法的改进。 数据中心设计的最大方面之一是计算流体动力学,以了解系统的气流、加热和冷却。 汉密尔顿的团队与 Nvidia Modulus 合作,这是一个使用 AI 构建物理代理模型的软件开发工具包。 这使他们能够模拟更多的场景,例如在相同的时间内温度设置或物理位置的微小差异。

现在,Nvidia 正在将这些建模功能扩展到其名为 Base Command 的数据中心管理工具中。 这提供了一组工具来监视和管理服务。 今天,如果数据中心的条件发生变化,例如温度飙升,团队只能粗略了解可能导致它的原因。

现在,Nvidia 正在探索扩展 Omniverse 模拟功能以支持逻辑基础设施的方法。 这将使开发和测试设置网络、运行电力线和其他事情的为佳实践变得更加容易。 这也是英伟达收购 Mellanox 的原因之一。 汉密尔顿说:“我们开始考虑如何在对网络进行更改之前应用诸如omniverse 之类的工具来模拟、预测和监控。”

硬件开发运维

Nvidia Spectrum Platform 副总裁 Amit Katz 表示,在数据中心设计中使用数字双胞胎类似于世纪之交在数据中心采用自动化。 在 1990 年代,工程师通常会在实时数据中心环境中键入 CLI 命令。 有时,他们会输入错误的命令。

然后在世纪之交,开发人员开始配置 IaC 并针对模仿真实事物的测试环境进行开发。 Service Virtualization 和测试工具等工具允许团队在将事物投入生产之前模拟对企业和第三方服务的 API 调用。 现在到了 2022 年,他认为世界也正在经历类似的过渡,以模拟物理基础设施。

Katz 说:“我们正在看到用于端到端数据中心验证的数字双胞胎,不仅适用于交换机,还适用于整个数据中心。” 未来,Nvidia Air 可以作为推荐引擎,为数据中心设计和布局的修复和更改提供建议和优先级。

这还可以简化跨团队的资产和配置交换。 就像 IaC 确保开发人员、测试和运营团队使用相同的代码一样。 这将在使用此基础架构的开发人员、网络运营商和数据科学家之间扩展这些相同的好处。

愿景是数字双胞胎帮助团队将数据中心布置到每条电缆。 然后,随着团队开始安装系统,数字双胞胎可以更轻松地确保每条电缆都正确运行,如果没有,需要改变什么。 然后,如果出现问题,例如停电或电源中断,数字双胞胎可以帮助测试不同的补救措施。 团队可以事先测试各种修复程序,以便以更高的成功信心进行更改。

这将有助于完成云中可用的更大灵活性与内部部署可用的更好经济性之间的循环。

“您可以将其视为具有本地经济性的云敏捷性,”Katz 说。

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