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100Gbps 用例解释

4 分鐘閱讀 - 2025年9月11日

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Table of contents

  • 100 Gbps 用例详解:证明极端带宽合理性的真实工作负载
  • 总结和主要启示
  • 100 Gbps 的最佳应用
  • 媒体交付和 CDN 起源
  • 人工智能和数据管道
  • 数据复制和备份
  • 企业和云互连
  • 容量规划速算
  • 为生产做好准备
  • 网络堆栈和网卡
  • 数据路径和进程
  • 可观察性和布局
  • 视频:价值 15,000 美元的网络交换机 - 100GbE 网络
  • 结论

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100 Gbps 如何实现流媒体、人工智能和全球数据管道,以及快速计算和部署清单

100 Gbps 用例详解:证明极端带宽合理性的真实工作负载

总结和主要启示

100 Gbps 不仅速度更快,而且消除了一整类瓶颈。如果您运行媒体交付、人工智能管道或跨站点分析,100 Gbps 的上行链路可将脆弱、对延迟敏感的工作流转变为可预测、可重复的操作。

  • 处理流量峰值,无需节流或缓冲
  • 以线路速率为 GPU 集群提供数据,缩短训练和摄取时间
  • 实现跨洲复制和实时分析

100 Gbps 的最佳应用

媒体交付和 CDN 起源

直播活动和病毒性内容可在几分钟内将流量从数千人推向数十万人。100 Gbps 起源可吸收这些激增流量,同时保持较低的启动时间和较高的比特率。与您的 CDN 或眼球网络的专用互联可保持出口花费的可预测性和性能的稳定性。

  • 高清和 4K 规模流畅播放
  • 在需要时,有足够的空间在相同的占地面积内进行转码和服务

人工智能和数据管道

现代模型需要大量数据。从特征存储向 GPU 节点移动数 TB 的碎片会使较慢链路上的加速器处于饥饿状态。有了 100 Gbps,输入管道就能跟上训练进度,分布式作业在参数交换上的阻塞时间也会减少。

  • 更快的历时和更短的端到端训练周期
  • 降低昂贵加速器的闲置时间

数据复制和备份

如果能快速推送三角洲,恢复点就会减少。区域副本、分析湖和冷归档都能从高吞吐量窗口中获益,尤其是在 RTT 较高的链路上。

  • 在实际维护窗口中复制 PB 级数据
  • 减少恢复点和恢复时间目标

企业和云互连

混合架构依赖于稳定的高流量。100 Gbps 的匝道可平滑处理批量迁移、实时遥测和协作流量,并为微服务聊天和缓存提供一致的性能。

  • 与云之间可预测的大规模传输
  • 降低聊天式分布式系统的尾部延迟

容量规划速算

回溯数据有助于设定预期。根据编解码器、协议和开销进行调整。

  • 在 100000 Mbps 上以 20 Mbps 速率播放 4K,可产生约 5000 个并发观众
  • 25 Mbps 的 4K 速率可产生约 4000 名观众
  • 以 80 Mbps 速率播放 8K 影片,可产生约 1250 名观众
  • 批量复制的理想速率约为每秒 12.5 GB,扣除开销后,3 TB 数据集的移动时间约为 4 到 6 分钟

选择链接层级

  • 10 Gbps,每秒约 1.25 GB,适用于小型 VOD 起源、夜间备份、实验室集群
  • 40 Gbps,每秒约 5 GB,适用于区域 CDN 节点、中型 GPU 场、更快的灾难恢复
  • 100 Gbps,每秒约 12.5 GB,适合全球活动、大型人工智能训练和推理、PB 级复制

为生产做好准备

强大的 100 Gbps 性能来自端到端的调整,而不仅仅是端口。

网络堆栈和网卡

适当设置 tcprmem和 tcpwmem,测试 BBR 和 CUBIC,并考虑在整个路径中使用巨型帧。启用 RSS、RPS、RFS、GRO 和 GSO。调整中断聚合、IRQ 引脚,并确认网卡有足够的 PCIe 通道来支持线路速率。

数据路径和进程

对 NVMe 卷进行条带化处理,选择能很好处理并行 I/O 的文件系统,并将大型传输分流到多个工作站而不是单个数据流中。对于特殊情况,可评估 io_uring 或 DPDK 以减少开销。

可观察性和布局

绘制良好吞吐量与线路速率、重传、队列深度和 CPU softirq 时间的关系图。在实际的 RTT 中进行测试。将工作负载放置在具有合适对等网络和 IXP 的设施中,避免使用发夹路由,并优先选择与云和合作伙伴直接互连,以获得稳定的性能。

视频:价值 15,000 美元的网络交换机 - 100GbE 网络

Watch on YouTube

在此观看:https://www.youtube.com/watch?v=18xtogjz5Ow

结论

100 Gbps 可将以前不切实际的任务转变为常规操作。它能让您顺利地为大量受众提供服务,快速为 GPU 提供数据,并在现实的窗口内进行全球数据复制。

  • 为不可预测的负载提供扩展性和可靠性
  • 通过更高的摄取率缩短人工智能和 ETL 周期
  • 带宽无须计量且可预测,经济效益更高

联系销售人员,将您的工作负载与端口速度、位置和对等互联相匹配。

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