AI クラスター向け RoCE 対 InfiniBand
RoCEv2 は RDMA をオープンでマルチベンダーな Ethernet 上で動作させます。一方 InfiniBand はシングルベンダーのロスレスファブリックです。 RoCEv2 は PFC と ECN によってロスレスを維持し、DCQCN によって輻輳を制御します。一方 InfiniBand はクレジットベースのフロー制御によって設計上ロスレスです。大半の AI ワークロードにおいて、RoCEv2 を用いた Ethernet は今やハードウェアの選択肢を保ちながら InfiniBand に匹敵します。本ページでは両者を軸ごとに比較します。
同一の GPU、ロスレスを維持する 2 つの方式
左:Ethernet 上の RoCEv2 は、ホップごとの PFC ポーズ、スイッチ上での ECN マーキング、送信 NIC 側での DCQCN レート制御によってキューを浅く保ちます。右:InfiniBand はクレジットベースのフロー制御を用い、受信側がバッファクレジットを通知した場合にのみ送信します。両者ともドロップを回避します。一方はオープンでマルチベンダーな Ethernet 上で、もう一方はシングルベンダーのファブリック上で実現します。
RoCE と InfiniBand、軸ごとの比較
RoCE は RDMA over Converged Ethernet であり、AI にとって重要なバージョンは RoCEv2 です。これは RDMA を宛先ポート 4791 で UDP/IP にカプセル化し、トラフィックを Layer 3 Ethernet ファブリック全体でルーティング可能にします。InfiniBand は InfiniBand Trade Association による専用設計のインターコネクトであり、クレジットベースのフロー制御によってアーキテクチャ上ロスレスです。AI クラスターにとっての実際的な問いは、コスト・サプライチェーン・運用を健全に保ちながら、どのトランスポートがワークロードを満たすかという点です。
| Axis | RoCEEthernet 上の RoCEv2、オープン | InfiniBandシングルベンダーのファブリック |
|---|---|---|
| Transport & standard | UDP/IP 上の RDMA(RoCEv2、IBTA)で、宛先 UDP ポート 4791 で Layer 3 ルーティング可能。標準の IEEE Ethernet 上で動作します。 | 専用設計の InfiniBand リンク層およびトランスポート層(IBTA)で、専用スイッチとホストチャネルアダプターを備えます。 |
| 無損失を維持する仕組み | ホップバイホップのフロー制御にはPFC、エンドツーエンドの輻輳制御にはDCQCNを備えたECNを用い、スイッチキューを浅く保つことでRDMAのドロップを回避。 | クレジットベースのフロー制御。送信側は通知された受信側バッファクレジットに対してのみ送信するため、ファブリックは設計上無損失。 |
| エコシステム | あらゆるレイヤーでオープンかつマルチベンダー。スイッチASIC・スイッチ・NIC・NOS・光部品を独立したサプライヤーから調達可能。 | NICとスイッチシリコンは実質的にシングルベンダー。ファブリック・アダプター・管理が一体のスタックとして提供される。 |
| スイッチシリコンの選択肢 | Edgecore・UfiSpaceをはじめとする各プラットフォームにわたるBroadcom Tomahawk 5(51.2 Tbps、64x800G)およびTomahawk 4(25.6 Tbps、64x400G)。 | シリコンはInfiniBandベンダーのみから供給。独立したASICやスイッチの供給はなし。 |
| 輻輳制御 | エンドツーエンドのDCQCN。スイッチがECNをマークし、送信側NICがレートを下げる。適応型ロードバランシング(DLB)がフローを分散し、ローカルな輻輳に応じて再調整する。 | 仕様に組み込まれた適応型ルーティングを備えたクレジットベースのフロー制御。 |
| Scale | Tomahawk 5では、2層ファブリックで1:1で約2,048 GPUに到達(800Gブレイクアウトで8,000超へ)。3ステージClosは16,000超、最大約65,535エンドポイントまで拡張。 | 単一ベンダーのファブリック内で、集中型サブネットマネージャーが管理するファットツリートポロジによってスケール。 |
| Operations & tooling | 標準的なEthernet運用。BGP・EVPN・gNMI/OpenConfigテレメトリ、そしてデータセンター全体で用いられるのと同じ自動化(Ansible・NETCONF)。 | データセンターの他の運用モデルとは分離された、専用のInfiniBandツールとサブネットマネージャー。 |
| ベンダーロックイン | 本質的にロックインなし。ハードウェアとソフトウェアを自由に組み合わせ、サプライチェーンをセカンドソース化可能。 | 高い。NIC・スイッチ・配線・管理は通常、単一ベンダーから提供される。 |
| Cost trend | 400Gおよび800GでOcNOS-DCを動作させるオープンハードウェアのspineは、シングルベンダーファブリックを大幅に下回るコストを実現し、ポート速度が上がるほどその差は拡大。 | シングルベンダーの価格は、同等の容量に対して割高。 |
InfiniBandはInfiniBand Trade Associationの商標です。NVIDIAおよびMellanoxはそれぞれの所有者の商標です。この比較は情報提供を目的としたものであり、提携や推奨を示すものではありません。
それぞれが適する領域
適切な答えはワークロード固有です。絶対的なレイテンシの下限が要件となる場合はInfiniBandを、運用モデル・コスト・拠点間のリーチが決め手となる場合はRoCEを選択してください。
レイテンシの下限が仕様要件
総所有コストよりもNIC間レイテンシの絶対的な下限が重視される密結合HPCシミュレーション、およびシングルベンダースタックが許容される専有シングルテナントクラスター。
運用とサプライチェーンが重要
データセンターの他の部分と、単一の運用モデル・単一のツールスタック・マルチベンダーのサプライチェーンを共有するマルチテナントのGPU-as-a-ServiceおよびAI back-end。
GPUあたりのコストが決め手
オープンハードウェアのspineとOcNOS-DCにより、シングルベンダーのネットワーク割増コストを排除。数千GPU規模の構築では、これはハードウェア予算の相当な割合を占める。
ファブリックがデータセンターにまたがる
Ethernetは400G ZR/ZR+コヒーレント光を用いて、別個の長距離ゲートウェイレイヤーなしに、ホール間および地域間へと自然に拡張。
OcNOS-DCがRoCEv2の道筋を実現する仕組み
OcNOS-DCはRoCEv2が必要とする無損失Ethernet基盤を提供します。スイッチが損失回避と輻輳制御のプリミティブを供給し、RoCEv2はNIC上で動作するトランスポートです。これらは現在OcNOS-DCで検証済みのスイッチ機能です。
PFC and ECN
プライオリティフロー制御。これにはDCBX/LLDPを用いたLayer 3上のPFC-with-QoS、さらにECNおよびDynamic ECNが含まれ、RDMAフローがドロップなしに浅いキューを維持します。
DCQCNマーキング
スイッチがECNをマークすることで、エンドツーエンドの NICとスイッチによるDCQCNループ が送信側のレートを制限可能。ETSとWREDがRDMAを運ぶキューをシェーピングし管理します。
DLBとRTAG7
ダイナミックロードバランシング (Reactive Path RebalanceおよびRandom Flowを含む)はRTAG7ハッシングと組み合わせてコレクティブを分散し、ローカルな輻輳に応じて再調整します。
PFCデッドロック保護
PFCデッドロック検出とリカバリ とバッファチューニングにより、PFCが生じさせ得るポーズ伝播下でも無損失ファブリックを安定に保ちます。
gNMI/OpenConfig
Streaming gNMIおよびOpenConfigテレメトリ はクラスターの立ち上げおよび定常運用時のクローズドループチューニングに向けて、プライオリティ単位の可視性を提供します。
UEC 1.0に準拠
IP InfusionはUltra Ethernet Consortiumの貢献メンバーであり、OcNOS-DCは次に準拠します UEC 1.0ファブリックプロファイル。これにより、UEC対応NICの出荷に合わせてファブリックをそのまま継続利用できます。準拠は認証を主張するものではありません。
シリコンの選択はオープンです。OcNOS-DCは、Broadcom Tomahawk 5上のEdgecore AIS800-64DおよびUfiSpace S9321-64E/S9321-64EO(-64EOは400G ZR+を追加)、そしてTomahawk 4上のEdgecore AS9736-64Dで動作し、いずれもRoCEv2向けにチューニングされたオンチップかつ共有バッファのプラットフォームです。1つのIP Infusion契約でソフトウェアと検証済みハードウェアを、1つのTACと1つのSLAでカバーします。
多くのオペレーターがAI back-endにEthernetへ移行する理由
この移行は、素のレイテンシよりも運用面と経済面によるものです。大規模構築では3つの要素が急速に効いてきます。データセンターの他の部分と共有される単一のネットワークモデル、マルチベンダーのサプライチェーン、そして400Gおよび800Gにおけるポートあたりの低コストです。
その規模は現場で実証済みです。Metaは、かつてInfiniBandが必要とされると考えられていた24,000 GPUクラスター上のRoCE Ethernet ファブリックで、最大規模のモデルをトレーニングしたことを明らかにしています。Tomahawk 4およびTomahawk 5の適応型ロードバランシングはリアルタイムの輻輳に応じてフローを再割り当てするため、静的ハッシングでは活用しきれない状況でも、適切に運用されたファブリックは90 percentを超える利用率を目標にできます。90 percentは設計目標であり、測定された保証値ではありません。
InfiniBandに残る優位性、すなわちより低い絶対レイテンシの下限は、一部の密結合HPCワークロードにおいては依然として重要です。しかし大規模な分散トレーニングおよび推論のコレクティブの大半では、適切にチューニングされたRoCEv2 ファブリックはジョブ完了時間を左右するしきい値を下回ります。だからこそ、新規のAI back-end構築の多くは、いまや運用面と経済面の観点によって決まるのです。
- データセンターの他の部分と共有される単一のネットワークモデル。スキルとツールをそのまま活用可能。
- シリコン・スイッチ・NIC・光部品をセカンドソース化できるマルチベンダーのサプライチェーン。
- 400Gおよび800Gにおけるポートあたりの低コスト。より多くのGPU、より大規模なストレージ層、あるいは第2拠点への資本を確保。
どちらも有効であり、新規のAI back-endの大半はEthernetに落ち着く
InfiniBandは、一部の密結合HPCワークロードが引き続き対価を払うだけの、より低い絶対レイテンシの下限を保っています。しかし大半のAI back-end構築では、運用面と経済面の観点がオープンEthernet上のRoCEv2を選ぶ決め手となります。
どちらも有効
InfiniBandは、一部の密結合HPCワークロードが引き続き対価を払うだけの、より低い絶対レイテンシの下限を保っています。
RoCEv2はAI向けの差を埋めた
PFC・ECN・DCQCN・適応型ロードバランシングを正しく構成すれば、Ethernetはハードウェアの選択肢を保ちつつ、大半の分散トレーニングコレクティブでInfiniBandに匹敵します。
決定は通常、運用面によるもの
単一のネットワークモデル、マルチベンダーのサプライチェーン、そして400Gおよび800Gにおけるポートあたりの低コストが、新規のAI back-end構築の大半を決定づけます。
OcNOS-DC はオープンな道筋
今日は検証済みのRoCEv2プリミティブ、明日に向けてはUEC 1.0への準拠を、EdgecoreおよびUfiSpaceの検証済みオープンハードウェア上で、1つの契約・1つのTAC・1つのSLAのもとに提供。
RoCE対InfiniBand FAQ
RoCEとInfiniBandの違いは何ですか。
EthernetはAI向けにInfiniBandと同等の速さですか。
RoCEv2 とは何ですか。
RoCEには無損失ファブリックが必要ですか。
RoCEをオープンスイッチ上で動作させられますか。
Ultra Ethernetについてはどうですか。
さらに詳しく。資料をお持ち帰りください。
製品データシートと、このページよりもさらに踏み込んだ簡潔で技術的なダウンロード資料です。
OcNOS-DC データシート
OcNOS-DC の完全な仕様。EVPN-VXLAN と Ethernet for AI の機能セット、ソフトウェア SKU、サポート対象ハードウェアプラットフォーム、ソリューション発注ガイドを収録しています。
データシートを入手OcNOS 800G ロスレス AI Fabric
Broadcom Tomahawk 4/5 スパインによるノンブロッキング RoCEv2 ファブリック。SKU 階層・検証済みプラットフォーム・導入アーキテクチャを解説します。
概要資料を入手EVPN-VXLAN データセンターファブリック
キャリアグレードの leaf-spine データセンターファブリック。対称型 IRB、Type-2/Type-5 ルート、そして分散エニーキャストゲートウェイ。
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InfiniBandと比較してRoCEv2 ファブリックのサイジングをご検討ですか。ワークロード固有の計算を実施しましょう
ワークロードとGPU規模をお知らせいただければ、IP Infusionのエンジニアが一緒に数値を算出します。あるいはAI Fabric Design Suiteで初回のleaf-spineレイアウトから始めることもできます。
OcNOS で AI ファブリック全体を設計
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