NVIDIA

お使いのブラウザーは対応していません。

お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。よろしくおねがいします。

NVIDIA GTC: 性能を最適化し、ネットワーク インフラストラクチャを安全に保つ方法を学べる、おすすめセッション

hdr-nvidia-gtc-top-sessions-for-optimizing-performance-and-securing-network-infrastructure

春の GTC で学んだ知識をさらに深めることができる来月開催のGTCに参加しましょう。セッション、パネルディスカッション、ならびにデータセンター インフラストラクチャの話題を中心にした最新技術からは多くの洞察が得られます。ここでは、必見のおすすめセッションをいくつかご紹介します。

図1. GTC データセンターに関するセッションには、アクセラレーテッドコンピューティング、CPU の効率化、およびネットワークセキュリティを含めた、ネットワーキングおよび仮想化についての話題が満載です。

5 Things CIOs Need to Know About DPUs 

NVIDIA マーケティング担当シニアバイスプレジデント、ケビンデアリング (Kevin Deierling)

データ プロセッシング ユニット (DPU) は、現代のワークロードを加速し、安全に保つための重要な役割を担っています。しかし、多くの CIO は、このパワフルな新しいコンポーネントを自社のデータセンターにいつ、どのように、そしてなぜ導入するのかという疑問に頭を悩ませています。このセッションでは、DPU で重要な問題を解決する方法とともに、DPU が現在の分散されたワークロードの柔軟性、セキュリティ、性能および拡張性を向上させながら、複雑さを解消する方法を明らかにします。DPU の主要な機能について学ぶとともに、CIO がリモートワーク、仮想化、コンテナ化、デジタル トランスフォーメーション、およびソフトウェアデファインドのデータセンターが関係するリスクと複雑さに対処する方法を知ることができます。DPU は、重要なネットワーク、ストレージおよびセキュリティ インフラストラクチャをオフロード、加速および分離することで、最先端のソフトウェアデファインドのハードウェア アクセラレーション データセンターを構築している現在の CIO とシステム アーキテクトが直面している、もっとも重要な 5 つの問題を解決します。

Powering Unprecedented Data Center Transformation with DPUs

NVIDIA イーサネット NIC および DPU ビジネス担当バイスプレジデント、ヤエルシェンハブ (Yael Shenhav)

クラウド コンピューティングと AI は、現代のデータセンター アーキテクチャを根本から一変させようとしています。GPU アクセラレーション ソリューションがデータサイエンスと AI を変容させたように、DPU はデータセンター スタックを変容させつつあり、アプリケーションの新たな波を引き起こそうとしています。このセッションでは、この変容を引き起こす主要な要素を紹介し、今日の DPU 向けの、現実世界の優れたアプリケーションについて議論します。

Universal Architecture for Efficient AI Scaling from Core to Edge

NVIDIA 最高技術責任者、マイケルカーガン (Michael Kagan)
NVIDIA GPU コンピューティングソフトウェアプラットフォーム担当バイスプレジデント、クリスラム (Chris Lamb)

現代のデータセンターは、コアとエッジの両方で AI に効率的に対応できる、新しいユニバーサル アーキテクチャを必要としています。従来のデータセンターは、データベースや製品デザイン、クラウド インフラストラクチャ、AI、HPC およびビッグデータなどの多様なアプリケーション ワークロードに対応するために、複数のサーバー、ネットワーク、およびストレージ コンフィギュレーションを備えた、たくさんのサイロで構成されています。ますます重要になる AI の領域では、異なる AI や機械学習のワークロードを管理するためのサイロも登場しています。このサイロ化によるアプローチは、当初に想定されていたおのおののワークロードに対しては効率的に性能を発揮しますが、ワークロードが変化すると直ちに柔軟性と運営効率が犠牲になります。このセッションでは、トレーニング、推論、対話型 AI およびレコメンデーション システムといった、さまざまなタイプの AI に即座に対処することのできる、構成可能で、柔軟性と拡張性があり、効率的なユニバーサル AI データセンターを設計する方法について議論します。適切なサーバー デザイン、アクセラレーター チップ、AI モデルおよびネットワーキング製品を導入することで、コアのデータセンター、クラウドあるいはエッジのいずれの場所でも、あらゆる AI ワークロードを効率的に処理できるデータセンターを構築する方法を学びましょう。

Programming the Data Center of the Future Today NVIDIA DOCA

NVIDIA 製品版 DPU 担当ディレクター、アリエルキット (Ariel Kit)
NVIDIA DPU / DOCA テクニカルマーケティング担当ディレクター、ピートランビス (Pete Lumbis)

データセンターの構築者およびイノベーターは、データの機密性を保護しながら、増大する拡張性と性能への需要に応えなければなりません。このような課題に対処するために、NVIDIA DOCA フレームワークは、NVIDIA BlueField DPU をプログラミングするための包括的な SDK とアクセラレーテッド データセンター サービスのランタイム パッケージを提供しています。ここでは、開発者および IT 運営者向けの DOCA の機能、ならびにサービスについて説明します。

DPU-Based Acceleration for Enterprise Next-Generation Firewalls – Palo Alto Networks

Palo Alto Networks 製品管理担当バイスプレジデント、ムケシュグプタ (Mukesh Gupta) 氏
Palo Alto Networks シニアディスティングイッシュドエンジニア、ジョンマクドウォール (John McDowall) 氏
NVIDIA クラウド、通信事業者およびサイバーセキュリティマーケット ディベロップメント担当シニアディレクター、アッシュ バルガット (Ash Bhalgat)

データの爆発的増加に追いつくために、データセンターは、25G から 100G の高速ネットワークを導入しています。ネットワークが高速化するなかで、次世代ファイアウォール (NGFW) のようなセキュリティ機能には、増加するトラフィック負荷への対応が求められています。ソフトウェアデファインドの NGFW には、現代的なデータセンターの構築に不可欠な柔軟性と機敏性が備わっていますが、それらを拡張して性能、効率性および経済性を高めるのは簡単ではありません。ソフトウェアデファインドのハードウェア アクセラレーテッド NGFW を求める声は、かつてないほど高まっています。NVIDIA と Palo Alto Networks は、エンタープライズおよびクラウド規模のデータセンター向けの DPU アクセラレーテッド NGFW ソリューションを開発しました。このセッションでは、両社が共同で PAN VM-Series NGFW ソリューションを紹介し、提供内容とお客様のトライアル利用について説明します。さらに、Bluefield-2 DPU の多彩なネットワーク オフロードを活用し、性能を最大 5 倍向上させながら、データセンターおよびエンタープライズでの導入に不可欠なセキュリティ要件に対処する PAN NGFW のライブ デモンストレーションも行います。

Redefining Cybersecurity at the Distributed Cloud Edge with AI and Real-time Telemetry

F5 セキュリティ担当 VP 兼 CTO、レーヌカナドカルニ (Renuka Nadkarni) 氏
F5 システムアーキテクト兼デベロッパー、ケンアローラ (Ken Arora) 氏
NVIDIA クラウド、通信事業者およびサイバーセキュリティマーケット ディベロップメント担当シニアディレクター、アッシュ バルガット (Ash Bhalgat)

現代のアプリケーションは、高度に分散された方法で構築されており、サービスやマイクロサービスはスケールアウトのために複数のインスタンスを持ち、すべてのデータを監視する単一のポイントを提供していません。膨大な数の分散型アプリケーションがあるため、全体像を把握して脅威を検出することは簡単ではありません。この問題を解決するには、脅威の発信源と場所にとらわれない、堅牢で高度な拡張性を持つテレメトリ収集と分析戦略が必要です。NVIDIA Morpheus AI フレームワークは、ワークフローを簡略化し、セキュリティ脅威を検知および軽減するためのパワフルなツールとなる、事前トレーニングされた AI モデルを備えています。NVIDIA BlueField-2 DPU と認証済みの NVIDIA EGX サーバーと組み合わせることで、F5 はクラウドとエッジに分散しているアプリケーションのリアルタイム テレメトリと AI による分析を通じて、サイバーセキュリティを加速することができます。このセッションでは、アプリケーション セキュリティ製品ポートフォリオである Shape と分散型クラウドによって、テレメトリ データを AI で事前処理し、セキュリティとアプリケーションの展開を最適化する方法について、F5 がプレゼンテーションを行います。

Check Point and NVIDIA Deliver Firewall Security at the Speed of the Networkheck

Check Point Software Technologies ネットワークセキュリティ担当 VP、ゲラドーフマン (Gera Dorfman) 氏

企業は、数百テラバイトのデータを数分で安全に送信し、高頻度の金融取引を低遅延で処理し、さらにオンライン コマースのような急成長ビジネスに対応するためにセキュリティをオンデマンドで拡張するために、ビジネスと同じ速度で実行するネットワーク セキュリティを求めています。このセッションでは、Check Point と NVIDIA が、ネットワークと同じ速度のファイアウォール セキュリティを実現するために提携し、最大 3 Tbps のスループットを実現する業界最速のサイバーセキュリティ ソリューションを構築した経緯について説明します。400テラバイト のファイルを安全に送信するには、これまで数時間が必要でしたが、現在ではこれを数分で行うことが可能です。金融機関は、マイクロ秒の遅延で数百万の高頻度取引を安全に処理できるようになっています。ファイアウォール セキュリティが 10 倍に向上することによるメリットなど、さまざまな業界での実際のお客様のユースケースを紹介します。

InfiniBand HPC Cloud Best Practices: Implementing Performance Isolation on Microsoft Azure

NVIDIA ネットワーキング担当 SVP、ギラッドシャイナー (Gilad Shainer)
Microsoft プリンシパルソフトウェアエンジニア、ジシンジョセ (Jithin Jose) 氏

ハイパフォーマンス コンピューティングと人工知能は、多様な商業用途でトップクラスのデータ プロセッシング エンジンとして進化してきました。HPC クラウドがホストするユーザーとアプリケーションの数は増加を続けており、ネットワーク リソースを慎重に管理し、ワークロード間で性能隔離を行う必要も生まれています。Microsoft Azure HPC クラウドは、NVIDIA InfiniBand In-Network Computing アクセラレーション エンジンと同エンジンの強化された輻輳制御メカニズムを活用して、ベアメタル並みの HPC および AI 性能を実現し、同時にネットワークのホットスポットを解消し、ネットワーク性能を効率的に維持します。このセッションでは、ネットワーク アクティビティを最適化し、同じネットワークでさまざまなアプリケーションおよびユーザーに対応するためのベストプラクティスを紹介します。

上記は、視聴可能なセッションのごく一例に過ぎまぜん。ぜひ GTC ウェブサイトにアクセスして無料登録をしてください。NVIDIA 創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) の基調講演もお見逃しなく。


You may also like...