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Enabling Breakthroughs in European Physics & Life Sciences with Cornelis and Hammer HPC Solutions

Scritto da Hammer Enterprise | 27 mar 2026 15:29:01

È qui che la progettazione e la consegna della soluzione HPC di Cornelis CN5000 Omni-Path® e Hammer si integrano: una rete progettata per rimanere prevedibile sotto carico elevato, abbinata a un approccio che aiuta le organizzazioni europee a progettare, validare, implementare e supportare l'architettura che corrisponde alle loro applicazioni.

Cosa è cambiato nel calcolo di ricerca europeo e perché la fabric conta più che mai

La fisica e le scienze della vita stanno entrambe affrontando punti di pressione simili:

    • Collettive MPI su larga scala (allreduce/alltoall), sensibili alla latenza di coda
    • Molti piccoli messaggi dove la velocità dei messaggi conta tanto quanto la larghezza di banda
    • Traffico incast e a raffiche (comune nei training AI, nella ricostruzione e negli shuffle analitici)
    • Simulazione ad alta sincronizzazione dove il jitter si trasforma in tempo di calcolo sprecato

Quando un'interconnessione si congestiona o introduce ritardi a coda lunga, si vede il crollo dell'utilizzo: acceleratori costosi che restano inattivi, in attesa del prossimo batch o collettivo da completare.

CN5000 in termini semplici: cos'è e cosa è progettato per risolvere

Cornelis CN5000 Omni-Path è una piattaforma di rete scale-out progettata per ambienti AI e HPC dove sono richiesti throughput elevato e prestazioni stabili, anche quando il sistema è occupato.

Alcuni punti pratici che contano per i team HPC:

    • Commutazione 400G per porta (gli switch CN5000 sono comunemente citati come classe 48 porte 400G, offrendo una larghezza di banda aggregata molto elevata per switch)
    • Capacità di elaborazione dei pacchetti molto elevata (critica per il traffico HPC a messaggi piccoli)
    • Un focus progettuale sull'evitare cali di prestazioni attraverso comportamento lossless, gestione della congestione della fabric, routing multipath e un robusto controllo del flusso

L'idea centrale: mantenere la comunicazione prevedibile quando il cluster è pieno di carichi di lavoro reali, non solo quando si eseguono test idealizzati su una rete a basso traffico.

Dove Hammer si inserisce trasformando la capacità CN5000 in una soluzione europea implementabile

CN5000 è la tecnologia della fabric. Il valore di Hammer è farla funzionare nel mondo reale - bilanciando gli obiettivi di prestazioni con i vincoli di approvvigionamento, le tempistiche, gli standard di sito e la prontezza operativa.

In pratica, questo di solito significa:

    • Tradurre le esigenze applicative (MPI, training AI, analisi pipeline) in un design di fabric scalabile
    • -Validazione delle prestazioni con i test giusti (non solo benchmark predefiniti del fornitore
    • Fornire una soluzione integrata:
      • Switching
      • Cablatura
      • Connettività host
      • Configurazione
      • Supporto al rollout
    • Aiutare i team a rendere operativi:
      • Monitoraggio
      • Controllo delle modifiche
      • Strategia dei ricambi
      • Modelli di supporto del secondo giorno

Tabella di confronto: CN5000 vs approcci comuni di interconnessione HPC/AI

L'interconnessione “migliore” dipende dal carico di lavoro, dalla scala e dalle preferenze operative. La tabella seguente è un confronto pratico a livello di architettura che puoi utilizzare nelle discussioni di progettazione in fase iniziale.

Criterio

Cornelis CN5000 Omni-Path

InfiniBand (generazioni moderne)

Ethernet (RoCE / Ethernet ad alte prestazioni)

Obiettivo di progettazione principale

Scalabilità AI + HPC con tempi di completamento prevedibili sotto carico

Scale-out HPC/AI, ampiamente adottato nell'HPC di fascia alta

Ampio data center + AI/HPC dove l'allineamento agli standard e gli strumenti comuni sono fondamentali

Bcomportamento sotto congestione

Progettato per ridurre al minimo l'impatto della congestione e mantenere prestazioni stabili (intento di rete senza perdite)

Opzioni robuste a seconda della configurazione e del controllo della congestione

Può essere eccellente, ma tende a essere più sensibile a una corretta ottimizzazione (PFC/ECN, buffering, QoS)

Sensibilità alla latenza di coda

Generalmente ottimizzato per bassa latenza e velocità dei messaggi

In generale, molto forte per bassa latenza e collettive

Può essere competitivo, ma la latenza di coda può degradare se configurato male o sovra-sottoscritto

Complessità operativa

Strumenti e modelli focalizzati su HPC; tipicamente, più “fabric-first”

Ecosistema maturo; solide modalità operative in ambito HPC

Familiare ai team di rete, ma la “RoCE di livello HPC” richiede solitamente una disciplina progettuale attenta

Ecosistema e integrazione

Progettato per stack HPC/AI; l’integrazione dipende dalle scelte della piattaforma

Supporto molto ampio dell’ecosistema HPC

L'ecosistema di fornitori/strumenti più ampio in assoluto

Punto di equilibrio tipico

Collettive strette, HPC con elevato tasso di messaggi, cluster AI/HPC misti dove la prevedibilità è la priorità

Implementazioni HPC/AI molto grandi con pratiche IB consolidate

Siti che standardizzano su Ethernet, carichi di lavoro misti, o che cercano un modello operativo di rete unificato

Rischio comune se scelto male

Validazione sotto-dimensionata (non testare i modelli di carico di lavoro reali in anticipo)

Pianificazione costi/disponibilità; le scelte di progettazione contano su larga scala

Pensare “È Ethernet, andrà bene”, finché non compaiono tempeste PFC, lacune QoS o vicini rumorosi

Se vuoi una regola pratica semplice: HPC e AI scientifica non hanno bisogno solo di collegamenti veloci; hanno bisogno di una rete che rimanga stabile quando tutti comunicano contemporaneamente.

Un progetto pratico: implementazione di CN5000 per la fisica e le scienze della vita europee

1) Iniziare con il profilo di comunicazione (non con il numero di porte)

Fai domande come:

    • Siamo dominati dalle collettive (allreduce/alltoall)?
    • Siamo limitati dal tasso di messaggi (molti messaggi piccoli)?
    • Vediamo cali di prestazioni quando il sistema è occupato?
    • Le GPU sono in attesa di sincronizzazione?

Questo determina se ottimizzare per larghezza di banda, latenza, comportamento di coda o un approccio bilanciato.

2) Progettare per fasi di scaling, non per un singolo snapshot

Molte organizzazioni europee scalano in fasi:

    • Prova di valore a livello di pod o rack
    • Produzione multi-rack
    • Crescita multi-cluster o federata

Un design della fabric CN5000 dovrebbe riflettere questo fin dal primo giorno, inclusi topologia, strategia di cablaggio, porte di crescita e confini operativi.

3) Validare con la scienza reale Non fermarti ai micro-benchmark. Includi:

    • Collettive MPI alla scala prevista
    • Mini-app e kernel rappresentativi
    • Test di comunicazione per l'addestramento AI (fasi con elevato uso di collettive)
    • Test di stress multi-tenant se si esegue un'infrastruttura condivisa

L'obiettivo è individuare presto le “vittorie in laboratorio silenzioso” rispetto alle “vittorie nella realtà produttiva”, mentre i cambiamenti sono ancora poco costosi.4) Operatività fin da subito (perché il giorno 2 è dove i progetti hanno successo o falliscono)

Pianificare per:

  • Telemetria e dashboard (latenza, segnali di congestione, errori di collegamento, hotspot)
  • Gestione del cambiamento (firmware, deriva di configurazione, rollout controllato)
  • Pianificazione di ricambi e resilienza

È qui che l'approccio di consegna e supporto di Hammer’s può colmare il divario tra una rete veloce e un servizio gestibile.

Modelli di architettura di riferimento per laboratori e istituti di ricerca europei

Ecco tre modelli comuni che funzionano bene quando si costruisce intorno a CN5000 per ambienti di fisica e scienze della vita

Modello A: “Science pod” per un'adozione rapida

    • 1–2 rack di calcolo (CPU o GPU)
    • Commutazione leaf CN5000 dedicata
    • Chiari confini di ingresso/uscita verso lo storage e la rete campus più ampia
    • Ideale per dimostrare i reali guadagni di carico di lavoro e per formare i team operativi

Modello B: Cluster di produzione misto AI + HPC

    • Partizioni logiche o code separate per:
      • Addestramento AI
      • Simulazione
      • Pipeline di dati
    • Fabric progettato per evitare impatti da vicini rumorosi durante i picchi di addestramento
    • Enfasi su collettive prevedibili e tempi di completamento dei job stabili

Modello C: Crescita multi-cluster con servizi condivisi

    • Più cluster basati su CN5000 (es. imaging per scienze della vita, simulazione fisica)
    • Servizi condivisi:
      • Autenticazione
      • Politica di pianificazione
      • Monitoraggio
      • Storage
    • La strategia del fabric si concentra sulla ripetibilità: “Possiamo implementare questo di nuovo con fiducia.”

Non esiste un unico design “corretto”-- è che puoi allineare la topologia e il modello operativo a come la tua organizzazione funziona realmente.

Governance dei dati, sicurezza e collaborazione in tutta Europa

La fisica e le scienze della vita spesso si trovano ai poli opposti dello spettro di governance dei dati – dai dati sperimentali relativamente aperti in alcuni domini della fisica, ai dati umani altamente sensibili in parti delle scienze della vita. La progettazione moderna delle reti HPC deve riconoscere questa realtà.

Quando si implementa infrastruttura basata su CN5000 in ambienti europei, è essenziale integrare

    • Segmentazione per progettazione (progetti, tenant, dataset regolamentati)
    • Controllo delle modifiche verificabile (chi ha cambiato cosa, quando e perché)
    • Confini chiari verso storage e reti esterne (minimizzare percorsi dati imprevisti)
    • Prontezza alla collaborazione (supporto per modelli di accesso federati, ove appropriato)

Niente di tutto questo è appariscente, ma spesso è la differenza tra “un cluster veloce” e “una piattaforma di cui l’organizzazione può fidarsi per i prossimi cinque anni”.

Casi d'uso comuni in cui la consegna di CN5000 + Hammer può fare la differenza

Addestramento AI per modelli scientifici

    • Collettive, punti di sincronizzazione e pattern a raffica dominano
    • La prevedibilità sotto carico è ciò che migliora i tempi di ottenimento dei risultati

Simulazione su larga scala con punti di sincronizzazione

    • La latenza di coda e il jitter possono influire gravemente sulla simulazione fisica strettamente accoppiata
    • La capacità di gestire il tasso di messaggi e un comportamento stabile sono importanti

Pipeline di imaging, ricostruzione e multi-omica

    • I flussi di lavoro mescolano fasi ad alta intensità di larghezza di banda e shuffles ad alta intensità di comunicazione
    • Spesso eseguiti contemporaneamente su più team

FAQ: Come CN5000 Omni-Path aiuta nei cluster HPC + AI reali

In che modo Cornelis CN5000 Omni-Path migliora le prestazioni HPC e AI nei cluster reali?

Nei cluster di produzione, spesso la produttività non è il fattore limitante, ma lo sono la congestione e la latenza a coda lunga. CN5000 è progettato per mantenere la comunicazione prevedibile sotto carico, così i job non incontrano “precipizi di prestazioni” quando molti tenant o molti rank comunicano contemporaneamente.

In pratica, ciò deriva da un design Omni-Path che enfatizza:

    • Comportamento senza perdite con controllo di flusso basato su credito (così non si cade in spirali di perdita/ritrasmissione sotto pressione).
    • Routing adattivo a grana fine / multipath per aggirare i punti di congestione transitori.
    • Gestione attiva della congestione (spesso descritta come pacing/slowdown informato dallo switch) per ridurre gli effetti di coda.

L'effetto netto: meno stalli nelle fasi collettive e di sincronizzazione, e migliore utilizzo dell'acceleratore quando la rete è occupata.

Quali tipi di carichi di lavoro traggono maggiori benefici da CN5000 in fisica e scienze della vita?

CN5000 tende a dare il meglio di sé quando jitter e latenza di coda dominano i risultati, in particolare:

    • Collettive MPI strette (es. allreduce/alltoall) su larga scala
    • Applicazioni ad alto tasso di messaggi con molti messaggi di piccole dimensioni
    • Simulazioni con forte sincronizzazione dove pochi ranghi lenti trascinano il timestep
    • Traffico bursty o con incast elevato osservato nell'addestramento AI multi-nodo, nelle pipeline di ricostruzione e nell'analisi con shuffle intensivo

Se il tuo profiling mostra un aumento del tempo speso in collettive, barriere o scambi di alone man mano che aumenti la scala, questa è la classe di problemi che CN5000 è progettato per affrontare.

Perché la rete diventa il collo di bottiglia prima delle GPU o dello storage su larga scala?

Man mano che i cluster scalano, più tempo di parete viene speso per coordinare (gradienti, riduzioni, scambi, barriere. Quando compaiono congestione o ritardi a coda lunga, i nodi e le GPU più veloci finiscono per attendere gli eventi di comunicazione più lenti. L'utilizzo può crollare anche se la “larghezza di banda di picco” sembra forte sulla carta.

Cosa significa “Lossless” nella pratica In pratica, “lossless” significa evitare la perdita di pacchetti e ritrasmissioni che amplificano la congestione e creano picchi di latenza. Questi picchi si manifestano come collettive lente e tempi di completamento dei job imprevedibili.

CN5000 è posizionato attorno alla trasmissione lossless e senza congestione utilizzando il controllo di flusso basato su credito e routing adattivo per mantenere la stabilità sotto carico misto.

In cosa si differenzia CN5000 da InfiniBand o Ethernet ad alte prestazioni (RoCE)?

A livello generale:

    • CN5000 (Omni-Path): Posizionato come una fabric di scale-out end-to-end ottimizzata per prestazioni prevedibili sotto carico, sfruttando il comportamento lossless, il routing adattivo e il controllo della congestione come obiettivi di progettazione di prima classe.
    • InfiniBand: ampiamente implementato nell'HPC di fascia alta con un ecosistema profondo e pratiche operative mature (prestazioni eccellenti, ampio supporto dei fornitori).
    • RoCE / Ethernet ad alte prestazioni: Familiare dal punto di vista operativo e capace di prestazioni elevate, ma richiede tipicamente disciplina nella progettazione di PFC/ECN, buffering, QoS e controllo del vicino rumoroso per evitare sorprese di latenza di coda su larga scala.

Vale anche la pena di affermarlo chiaramente: i “pieni benefici” del CN5000 sono tipicamente descritti come derivanti da una soluzione Omni-Path end-to-end (Switch + NIC) piuttosto che da una combinazione di componenti misti nel percorso dati.

Cosa offre realmente Hammer in un progetto HPC basato su CN5000?

Hammer trasforma l'interconnessione in qualcosa che puoi gestire quotidianamente, coprendo tipicamente:

    • Requisiti → progettazione della fabric: (topologia, obiettivi di oversubscription, piano di crescita, strategia di cablaggio)
    • Validazione: piani di test che riflettono carichi di lavoro reali (non solo microbenchmark in laboratorio tranquillo)
    • Costruzione e distribuzione: switch, ottiche/cavi, connettività host, modelli di configurazione, supporto al cutover
    • Operazioni: aspettative di monitoraggio/telemetria, controllo delle modifiche, strategia dei ricambi e runbook di supporto

Come dovremmo validare una fabric CN5000 prima di impegnarci nel rollout completo?

Una validazione pratica pre-distribuzione di solito include:

    • Test collettivi MPI alla scala prevista (non solo rack singolo)
    • Mini-app / kernel rappresentativi della tua base utenti effettiva
    • Test di comunicazione AI che sollecitano fasi ad alta intensità collettiva (e modelli di sovrapposizione)
    • Test di stress con tenant misti per evidenziare gli effetti del vicino rumoroso e il comportamento a coda lunga

L'obiettivo: individuare i casi in cui le “vittorie in laboratorio silenzioso” non si traducono in produzione—mentre le modifiche alla topologia e alle policy sono ancora economiche.

Come progettiamo una rete CN5000 per una crescita graduale nei siti di ricerca europei?

Molti programmi scalano in fasi (pod → multi-rack → multi-cluster/federazione). Mosse di design comuni che mantengono una crescita senza problemi:

    • Scegli una topologia con un chiaro percorso di espansione (porte riservate per la crescita, cablaggio prevedibile)
    • Definisci i confini operativi in anticipo (tenant/partizioni/code, aspettative di QoS)
    • Pianifica come gestirai il controllo delle modifiche e il "raggio d'azione" quando aggiungi rack o siti

In questo modo, lo scaling non introduce accidentalmente nuovi hotspot o comportamenti da vicino rumoroso

Come possono le implementazioni CN5000 supportare la governance dei dati e la sicurezza in Europa?

In ambienti regolamentati di scienze della vita, la rete fa parte del piano di controllo per la governance. I modelli tipici includono:

    • Segmentazione per progetto/tenant (così i dataset regolamentati non condividono percorsi imprevisti)
    • Configurazione verificabile + controllo delle modifiche allineato al tuo modello di sicurezza
    • Confini chiari verso lo storage e le reti esterne per evitare percorsi accidentali di uscita dei dati
    • Dove è necessaria la collaborazione, adottare modelli di accesso federati deliberati piuttosto che peering ad-hoc

Punti chiave per i leader della ricerca europea

    • La rete è sempre più il fattore decisivo per le prestazioni reali in fisica e scienze della vita, soprattutto con carichi di lavoro misti AI + HPC.
    • Cornelis CN5000 punta a prestazioni prevedibili su larga scala, dove il comportamento della congestione e la latenza di coda spesso dominano il tempo di completamento dei job.
    • Hammer aiuta a tradurre questa capacità in una soluzione europea funzionante:
      • Progettato
      • Validato
      • Distribuito

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