MCX683105AN-HDAT Mellanox ConnectX-6 DE 200G PCIe 4.0 x16 InfiniBand Network Card

Hochleistungs-InfiniBand Host-Adapter mit 200Gb/s RDMA-Fabrics – MCX683105AN-HDAT

Der MCX683105AN-HDAT ist eine ConnectX-6 DE InfiniBand-Netzwerkkarte, entwickelt für latenzarme, hochdurchsatzstarke Cluster-Verbindungen, bei denen GPU- und CPU-Knoten deterministisch Daten austauschen müssen. Durch die Kombination einer Single-Port 200Gb/s QSFP56-Schnittstelle mit RDMA-Beschleunigung reduziert er die CPU-Auslastung und ermöglicht vorhersehbaren Message-Passing-Verkehr für MPI- und kollektive Operationen in skalierbaren Umgebungen.

Auf der Host-Seite verwendet der MCX683105AN-HDAT eine PCIe 4.0 x16-Schnittstelle, um Datenübertragungen mit Volllast zu ermöglichen und gleichzeitig Reserven für parallele Speicher- und East-West-Datenflüsse vorzuhalten. Die Offload-Fähigkeiten des Adapters sind auf moderne, speicherzentrierte Architekturen abgestimmt, indem sie die Datenbewegung nah an das Fabric halten. SR-IOV sorgt für eine effiziente Bereitstellung von virtuellen Funktionen für Multi-Mandanten-Knoten sowie VMware-, Linux- oder Windows-Deployments. Für disaggregierten Speicher unterstützt NVMe-oF den MCX683105AN-HDAT als hochbandbreitige Back-End-Verbindung, wodurch die Ausnutzung der Warteschlangentiefe verbessert und die Latenzstreuung im Vergleich zu CPU-gebundenen Transporten reduziert wird.

Warum den MCX683105AN-HDAT wählen?

Der MCX683105AN-HDAT bietet ein überzeugendes Verhältnis von Dichte zu Leistung in einem FHHL PCIe-Formfaktor, der 200Gb/s InfiniBand-Konnektivität pro Server ermöglicht, ohne die Planung von Erweiterungen einzuschränken. Er ist auf unternehmensgerechte Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt und unterstützt präzise Zeitsynchronisation via IEEE 1588 PTP, Boot-Workflows über PXE und UEFI PXE sowie konsistente Performance unter gemischtem RDMA-, Speicher- und Virtualisierungstraffic.

Die Entwicklung bei Mellanox legt Wert auf verlustfreies Fabric-Verhalten, ausgereifte Treiber und standardkonforme Interoperabilität mit verschiedenen Rechenzentrumsbetriebssystemen und Hypervisoren. Dieser Ansatz ermöglicht reproduzierbare Deployments in HPC- und AI-Clustern, die deterministischen Transport, planbares Lifecycle-Management und Integration in moderne Rack-Serverplattformen fordern.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• HPC InfiniBand-Fabrics und MPI-Cluster
• AI/ML verteiltes Training und GPU-Interconnect
• RDMA-fähige Microservices und Virtualisierung
• NVMe-oF disaggregierter Speicher-Back-End
• Latenzarme Datenanalyse-Pipelines

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