{"id":2704,"date":"2026-09-21T16:17:59","date_gmt":"2026-09-21T14:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.it-resell.com\/blog\/?p=2704"},"modified":"2026-09-21T16:17:59","modified_gmt":"2026-09-21T14:17:59","slug":"netzwerktechnik-mellanox-nvidia-networking-infiniband","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.it-resell.com\/blog\/herstellerwissen\/netzwerktechnik-mellanox-nvidia-networking-infiniband","title":{"rendered":"Mellanox\/NVIDIA Networking: InfiniBand & High-Speed-Ethernet f\u00fcr KI- und HPC-Umgebungen"},"content":{"rendered":"\n
NVIDIA \u00fcbernahm Mellanox 2020<\/b>Netzwerk zwischen GPUs wird beim KI-Training zum ebenso kritischen Faktor wie die GPUs selbst<\/span><\/div>
InfiniBand<\/b>f\u00fcr extrem niedrige Latenz und nativen RDMA-Zugriff, Referenzstandard f\u00fcr HPC und KI-Cluster<\/span><\/div>
Quantum & Spectrum<\/b>Quantum = InfiniBand-Switches, Spectrum = High-Speed-Ethernet-Switches<\/span><\/div>
ConnectX<\/b>Server-Adapter f\u00fcr InfiniBand oder Ethernet, oft beide Standards auf einer Karte<\/span><\/div>
RoCE<\/b>bringt das RDMA-Prinzip auf Ethernet und schlie\u00dft einen gro\u00dfen Teil der Latenzl\u00fccke<\/span><\/div>
Vor dem Kauf<\/b>Generation\/Geschwindigkeit, Firmware\/Support, EoL pr\u00fcfen; Datenl\u00f6schung sichern<\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n

In KI-Trainingsclustern und HPC-Umgebungen entscheidet l\u00e4ngst nicht mehr nur die Rechenleistung einzelner GPUs \u00fcber die Gesamtperformance, sondern zunehmend auch das Netzwerk, das diese GPUs miteinander verbindet. Mellanox, heute Teil von NVIDIA, z\u00e4hlt zu den pr\u00e4genden Herstellern in diesem Bereich und hat die technische Grundlage f\u00fcr viele der heute gr\u00f6\u00dften KI-Trainingscluster mitgeschaffen.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Beitrag ordnet die wichtigsten Mellanox- und NVIDIA-Networking-Produkte ein, erkl\u00e4rt den Unterschied zwischen InfiniBand und High-Speed-Ethernet und zeigt, worauf Sie beim Kauf gebrauchter Hardware achten sollten.<\/p>\n\n\n\n

Von Mellanox zu NVIDIA Networking: die \u00dcbernahme und ihre Logik<\/h2>\n\n\n\n

NVIDIA \u00fcbernahm Mellanox im Jahr 2020 und sicherte sich damit einen der f\u00fchrenden Hersteller von Hochleistungsnetzwerktechnik. Die Logik dahinter liegt im Training gro\u00dfer KI-Modelle begr\u00fcndet, das \u00fcber GPU-Server verteilt wird, \u00e4hnlich wie bei den Systemen, die wir in unserem Beitrag zu Supermicro Servern und GPUs <\/a><\/strong>beschrieben haben. Wenn tausende GPUs im Verbund rechnen, wird das Netzwerk zwischen ihnen zu einem ebenso kritischen Leistungsfaktor wie die GPUs selbst.<\/p>\n\n\n\n

InfiniBand: der etablierte Standard f\u00fcr H\u00f6chstleistungs-Cluster<\/h2>\n\n\n\n

Wie InfiniBand sich von klassischem Ethernet unterscheidet<\/h3>\n\n\n\n

InfiniBand wurde von Grund auf f\u00fcr extrem niedrige Latenz und nativen RDMA-Zugriff entwickelt, bei dem Daten direkt zwischen Arbeitsspeichern verschiedener Server ausgetauscht werden, ohne den Umweg \u00fcber den Prozessor. Diese Eigenschaften machen InfiniBand seit Jahren zum bevorzugten Standard f\u00fcr HPC-Cluster und zunehmend auch f\u00fcr KI-Training, insbesondere wenn tausende Knoten synchron miteinander kommunizieren m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Die Quantum-Switch-Serie im \u00dcberblick<\/h3>\n\n\n\n

Die Quantum-Serie bildet das aktuelle InfiniBand-Switch-Portfolio von NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n

ConnectX-Adapter als Bindeglied zum Server<\/h3>\n\n\n\n

Auf Serverseite verbinden ConnectX-Netzwerkadapter die einzelnen Systeme mit der InfiniBand-Fabric oder wahlweise mit Ethernet, h\u00e4ufig mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr beide Standards auf derselben Karte. Diese Flexibilit\u00e4t erleichtert es, eine bestehende Umgebung schrittweise zu erweitern, ohne sich von Anfang an endg\u00fcltig auf eine einzige Netzwerktechnologie festlegen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

\"Balkendiagramm<\/picture>
Von SDR bis NDR hat sich die InfiniBand-Bandbreite \u00fcber mehrere Generationen etwa verf\u00fcnfzigfacht.<\/em>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

High-Speed-Ethernet als Alternative: die Spectrum-Serie<\/h2>\n\n\n\n

Spectrum-Switches f\u00fcr klassische und KI-optimierte Rechenzentren<\/h3>\n\n\n\n

Neben InfiniBand bietet NVIDIA mit der Spectrum-Serie leistungsstarke Ethernet-Switches an, die sich sowohl f\u00fcr klassische Rechenzentrumsnetze als auch f\u00fcr KI-optimierte Fabrics eignen. Im Vergleich zu Ans\u00e4tzen wie Arista-DCS-Switches setzt NVIDIA dabei stark auf die enge Abstimmung zwischen Switch, Netzwerkadapter und GPU.<\/p>\n\n\n\n

RoCE als Br\u00fccke zwischen Ethernet und RDMA-Performance<\/h3>\n\n\n\n

RoCE \u00fcbertr\u00e4gt das RDMA-Prinzip von InfiniBand auf Ethernet-Netzwerke und schlie\u00dft damit einen gro\u00dfen Teil der Latenzl\u00fccke zwischen beiden Technologien, ohne auf bestehende Ethernet-Infrastruktur verzichten zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

BlueField-DPUs: Networking, Storage und Security ausgelagert<\/h2>\n\n\n\n

BlueField-DPUs entlasten den Hauptprozessor eines Servers, indem sie Netzwerk-, Storage- und Sicherheitsaufgaben direkt auf einer eigenen, programmierbaren Karte \u00fcbernehmen. Dieser Ansatz gewinnt gerade in gro\u00dfen KI-Umgebungen an Bedeutung, da er wertvolle CPU-Ressourcen f\u00fcr die eigentliche Rechenlast freih\u00e4lt, statt sie mit Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen zu belegen, die genauso gut auf spezialisierter Hardware laufen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

InfiniBand vs. High-Speed-Ethernet<\/h2>\n\n\n\n

Die folgende \u00dcbersicht fasst die wichtigsten Unterschiede zusammen:<\/p>\n\n\n\n\n\n