Architecture spine-leaf

L’architecture spine-leaf est une topologie réseau largement utilisée dans les centres de données modernes. Elle se compose de deux couches de commutateurs : spine et leaf. Les serveurs et les systèmes de stockage se connectent aux commutateurs leaf, et chaque commutateur leaf est relié à l’ensemble des commutateurs spine, formant ainsi une structure entièrement maillée. Cette conception fournit plusieurs chemins parallèles, ce qui contribue à répartir le trafic et à maintenir des performances stables entre les serveurs. Par rapport à l’architecture traditionnelle à trois niveaux (accès, agrégation, cœur de réseau), l’architecture spine-leaf réduit considérablement le nombre de sauts et améliore l’efficacité globale du réseau.

．Commutateurs spine : ils constituent le backbone du réseau, interconnectent tous les commutateurs leaf et prennent en charge le trafic entre ces derniers.
．Commutateurs leaf : ils se connectent directement aux serveurs et aux systèmes de stockage, agrègent leur trafic et le transmettent à la couche spine.

En savoir plus : La révolution des données dans les usines d’IA : accélérer le développement des réseaux haut débit

Les architectures réseau traditionnelles à trois niveaux ont été conçues pour le trafic nord-sud. Toutefois, avec l’essor des services cloud, des charges de travail d’IA et de l’analytique des données massives, le trafic est-ouest entre les serveurs a fortement augmenté. Dans une architecture à trois niveaux, le trafic est-ouest doit traverser davantage de sauts, ce qui peut créer des goulots d’étranglement et accroître la latence. Cette conception concentre également les risques : la défaillance d’un commutateur en amont peut provoquer des interruptions de service étendues.

Le modèle spine-leaf remédie à ces limitations en offrant des performances prévisibles et une évolutivité flexible. Chaque commutateur Leaf étant connecté à tous les commutateurs Spine, le trafic réseau peut être réparti uniformément, ce qui garantit des performances équilibrées, même dans le cadre de charges de travail à grande échelle. Cette régularité est particulièrement importante pour les applications sensibles au facteur temps ou très gourmandes en données, telles que l’entraînement de modèles d’IA et l’inférence en temps réel.

En outre, l’architecture spine-leaf prend en charge une extension scale-out fluide : de nouveaux commutateurs Spine et Leaf peuvent être ajoutés pour accroître la capacité et la densité de ports, sans refonte majeure de l’architecture. Elle offre également une redondance intégrée grâce à de multiples connexions, garantissant que le réseau continue de fonctionner même en cas de défaillance de certains commutateurs. Pour ces raisons, l’architecture spine-leaf est devenue la norme de référence des centres de données modernes et remplace progressivement les architectures traditionnelles à trois niveaux.

Pour les charges de travail liées à l’IA et autres workloads gourmandes en données, une communication rapide et efficace entre GPU est essentielle. La solution GIGAPOD de GIGABYTE repose sur une topologie spine-leaf et regroupe jusqu’à 256 GPU répartis sur 8+1 racks dans une configuration refroidie par air. Grâce à cette architecture, le système fournit une bande passante suffisante pour transmettre simultanément les données de tous les nœuds, sans goulot d’étranglement, constituant ainsi le socle de l’entraînement de modèles d’IA à grande échelle et du cloud computing.

Au-delà du matériel, GIGABYTE fournit des services de bout en bout de niveau 12, couvrant la planification, la conception, la construction et le déploiement, afin de garantir une parfaite cohérence entre le matériel, les logiciels et l’infrastructure. Les data centers peuvent ainsi atteindre de véritables performances optimisées pour l’IA.