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Oracle Acceleron ने AI के लिए फ्रंट-एंड RDMA और बहु-प्लेन विफलता-स्विचिंग की सुविधा जोड़ी

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Oracle ने 27 अक्टूबर 2026 को लास वेगास में आयोजित Oracle AI World में AI वर्कलोड के लिए Oracle Acceleron की नई क्लाउड नेटवर्किंग सुविधाओं की घोषणा की। इनमें फ्रंट-एंड RDMA कनेक्टिविटी, विस्तारित NVMe ब्लॉक-स्टोरेज विकल्प शामिल हैं, जिनसे प्रदर्शन 3 गुना तक बेहतर होने की बात Oracle ने कही, और इसके बहु-प्लेन नेटवर्कों के लिए एक सामूहिक संचार लाइब्रेरी भी शामिल है।

Oracle Acceleron, Oracle Cloud Infrastructure की नेटवर्किंग और बुनियादी ढाँचा प्रौद्योगिकियों का ऐसा समूह है, जिसे चुनौतीपूर्ण AI वर्कलोड को विश्वसनीय और सुरक्षित ढंग से बड़े पैमाने पर चलाने के लिए बनाया गया है। इसमें समर्पित नेटवर्क फैब्रिक, अधिक सीधे डेटा पथ और एकीकृत NIC शामिल हैं; साथ ही, सुरक्षा और लचीलापन बढ़ाने के लिए होस्ट-स्तर पर ज़ीरो-ट्रस्ट रूटिंग और बहु-प्लेन डिज़ाइन भी हैं। नई सुविधाएँ तीन क्षेत्रों में आती हैं: AI डेटा मूवमेंट, वितरित AI संचार और सुरक्षित बहु-किरायेदार AI बुनियादी ढाँचा।

“जब हज़ारों एक्सेलरेटर मिलकर काम कर रहे हों, तो एक भी भीड़भाड़ वाला या विफल पथ किसी एक कनेक्शन से कहीं व्यापक असर डाल सकता है,” OCI में कंप्यूट और AI बुनियादी ढाँचे के कार्यकारी उपाध्यक्ष Pradeep Vincent ने Oracle की घोषणा में कहा। Vincent के अनुसार, कंपनी Acceleron को इस तरह विकसित कर रही है कि वह ट्रैफ़िक का मार्ग बदलकर, विफलताओं से उबरकर और ग्राहकों को सुरक्षित ढंग से विस्तार करने में मदद करके इन स्थितियों का जवाब दे सके।

फ्रंट-एंड RDMA और NVMe स्टोरेज

पहली नई सुविधा, Oracle Acceleron High-Performance Fabric, OCI के फ्रंट-एंड कंप्यूट में RDMA कनेक्टिविटी उपलब्ध कराती है। Oracle के अनुसार, इससे ग्राहक बेहतर प्रदर्शन के साथ इन्फ़रेंस, स्टोरेज और HPC वर्कलोड तैनात कर सकते हैं। दूसरी सुविधा, Oracle Acceleron के बेयर-मेटल और वर्चुअल मशीन इंस्टेंस प्रकारों में NVMe ब्लॉक स्टोरेज जोड़ने के विस्तारित विकल्प हैं। घोषणा के अनुसार, इससे AI, डेटाबेस और अन्य डेटा-गहन वर्कलोड का प्रदर्शन 3 गुना तक बेहतर होता है।

Oracle के OCI ब्लॉग पर एक तकनीकी लेख में लेखकों ने RDMA को अलग-अलग मशीनों की मेमोरी के बीच डेटा सीधे भेजने की ऐसी विधि बताया जिसमें CPU की भूमिका बहुत कम होती है। पारंपरिक डेटा हस्तांतरण में ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ़्टवेयर की अधिकतर प्रोसेसिंग को दरकिनार करके यह विलंबता घटाता है, उच्च थ्रूपुट बनाए रखता है और अनुप्रयोगों के लिए CPU की अधिक क्षमता उपलब्ध छोड़ता है। लेखकों ने लिखा कि ये लाभ GPU-से-GPU संचार तक सीमित नहीं हैं, बल्कि स्टोरेज तक पहुँच और क्लस्टरों के बीच डेटा हस्तांतरण पर भी लागू होते हैं। हालाँकि, साझा नेटवर्क पर अलग-अलग तरह के वर्कलोड के बीच RDMA भीड़भाड़, विलंबता और पैकेट हानि के प्रति बहुत संवेदनशील है।

निष्पक्षता से जुड़ी एक समस्या यह है कि RDMA आम तौर पर दर-आधारित भीड़भाड़ नियंत्रण का उपयोग करता है, जबकि TCP विंडो-आधारित नियंत्रण अपनाता है। ट्रैफ़िक के स्वरूप के आधार पर, इनमें से एक नियंत्रण-चक्र दूसरे पर हावी हो सकता है। लेख के अनुसार, निष्पक्षता बनाए रखने के लिए Oracle Acceleron SmartNICs, RDMA और गैर-RDMA ट्रैफ़िक की बैंडविड्थ खपत पर नज़र रखने हेतु पदानुक्रमित टोकन बकेट का उपयोग करते हैं: एक मुख्य बकेट साझा बैंडविड्थ दर्शाती है और हर ट्रैफ़िक वर्ग के लिए अलग अधीनस्थ बकेट होती है। टोकन घटने पर SmartNIC, ECN-सक्षम पैकेटों को संभाव्यता के आधार पर चिह्नित करता है या उन पैकेटों को गिरा देता है जो इस संकेत का जवाब नहीं दे सकते; इससे भीड़भाड़ का संकेत धीरे-धीरे मिलता है। यह तंत्र उपलब्ध संसाधनों का पूरा उपयोग करता है, इसलिए कोई भी ट्रैफ़िक वर्ग अप्रयुक्त बैंडविड्थ का उपयोग कर सकता है। यह उस इनकास्ट स्थिति से भी निपटता है जिसमें टॉप-ऑफ़-रैक स्विच किसी SmartNIC से जुड़ा होता है।

फैब्रिक के भीतर भीड़भाड़ से निपटने के लिए OCI, Acceleron SmartNICs में एकतरफ़ा-विलंबता आधारित भीड़भाड़ नियंत्रण का उपयोग करता है। लेखकों ने बताया कि आगे के पथ की विलंबता मापने से उस गलत भीड़भाड़ संकेत से बचा जा सकता है जो राउंड-ट्रिप माप तब दे सकता है, जब केवल वापसी वाला पथ भीड़भाड़ से प्रभावित हो। किसी डेटा प्रवाह में विलंबता बढ़ने पर SmartNIC तीन वैकल्पिक पथों की जाँच करता है और बेहतर पथ मिलने पर प्रवाह को उस पर भेज देता है; बेहतर पथ न मिलने पर वह ECN चिह्नांकन या पैकेट गिराने के ज़रिये भीड़भाड़ का संकेत देता है। OCI का फ्रंट-एंड RDMA सभी क्यू पेयर प्रकारों और वर्ब्स का समर्थन करता है, जिससे ग्राहक अपने मौजूदा अनुप्रयोगों को बिना बदलाव के चला सकते हैं।

सामूहिक संचार और बहु-प्लेन विफलता-स्विचिंग

घोषणा में वितरित संचार से जुड़ी क्षमताओं में Oracle Collective Communications Library (OCCL) और पारदर्शी फ्रंट-एंड बहु-प्लेन नेटवर्किंग शामिल हैं। Oracle के अनुसार, OCCL सामूहिक ट्रैफ़िक को OCI के बैकएंड बहु-प्लेन नेटवर्क में फैलाकर, उसे अधिक स्वस्थ पथों की ओर मोड़कर और लिंक, पोर्ट या NIC विफल होने पर बहाली करके नेटवर्क पथ विफल होने की स्थिति में भी वितरित AI वर्कलोड को चालू रखने में मदद करता है। पारदर्शी फ्रंट-एंड बहु-प्लेन नेटवर्किंग, अंतर्निहित पारदर्शी पथ-चयन और विफलता-स्विचिंग के साथ बहु-प्लेन नेटवर्किंग को फ्रंट-एंड नेटवर्क तक लाती है; यह फ्रंट-एंड RDMA ट्रैफ़िक के लिए पारदर्शी भीड़भाड़ नियंत्रण भी उपलब्ध कराती है।

ब्लॉग इस समस्या को प्रशिक्षण के संदर्भ में समझाता है: समकालिक जॉब उतनी ही तेज़ चलती हैं जितनी तेज़ उनकी श्रृंखला की सबसे धीमी कड़ी होती है। इसलिए एक भी भीड़भाड़ वाला या विफल पथ पूरे वर्कलोड को धीमा कर सकता है। मानक समान-लागत बहु-पथ अग्रेषण, प्रवाह के आकार की जानकारी के बिना उन्हें अलग-अलग पथों पर बाँध देता है, जिससे लिंक का उपयोग असमान रहता है। लेखकों ने लिखा कि बहु-प्लेन फैब्रिक के लिए विशेष सुविधाओं वाले बहु-पोर्ट NIC भी आवश्यक रहे हैं, जो हमेशा व्यवहार्य नहीं होता। सामान्य AI और मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए OCI ने इस बाधा को दूर करने के उद्देश्य से OCCL बनाया।

OCCL आम तौर पर इस्तेमाल की जाने वाली सामूहिक संचार लाइब्रेरीज़ के लिए एक प्लगइन है, जिनका उपयोग AI फ़्रेमवर्क GPU के बीच डेटा के आदान-प्रदान में समन्वय के लिए करते हैं। ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, यह ट्रैफ़िक को कई क्यू पेयर में बाँटता है, अधिक थ्रूपुट वाले क्यू पेयर पर ज़्यादा ट्रैफ़िक भेजता है और कम भीड़ वाले रास्तों की ओर ट्रैफ़िक को सक्रिय रूप से मोड़ता है। इस तरह, मानक CCL नेटवर्क-प्लगइन इंटरफ़ेस के ज़रिए संदेश और डेटा-खंड, दोनों स्तरों पर भीड़-भाड़ को ध्यान में रखकर लोड संतुलित किया जाता है। यह दिखाई देने वाली भीड़ और कनेक्शन की स्थिति के आधार पर सामूहिक संचार संदेशों को मानक Reliable Connection क्यू पेयर में गतिशील रूप से बाँटता है। साथ ही, यह पोर्ट और NIC, दोनों स्तरों पर फ़ेलओवर का समर्थन करता है और लिंक या NIC विफल होने पर सामूहिक संचार का मार्ग बदल देता है, ताकि वितरित प्रशिक्षण को जॉब दोबारा शुरू किए बिना जारी रखा जा सके।

लेखकों ने लिखा कि फ़ेलओवर, रिकवरी और भीड़-भाड़ को ध्यान में रखकर लोड संतुलित करने की प्रक्रिया को CCL परत में ले जाने से ये कार्य नेटवर्क हार्डवेयर और फ़र्मवेयर से अलग हो जाते हैं। यह व्यवस्था एकल-प्लेनर और मल्टी-प्लेनर, दोनों तरह के नेटवर्क पर काम करती है। उन्होंने यह भी कहा कि रास्ते चुनने या उनमें बदलाव का पता लगाने के लिए ग्राहकों को जटिल रूटिंग नियंत्रकों की ज़रूरत नहीं होती। 27 अक्टूबर, 2026 की इस पोस्ट के लेखक Jag Brar हैं, जो OCI Networking Ops में उपाध्यक्ष और विशिष्ट इंजीनियर हैं; Vincent; और Joy Ganguly, जो OCI के आर्किटेक्ट हैं।

Theo Nash एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो AI इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट, और आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति देने वाले हार्डवेयर सिस्टम को कवर करते हैं। उनका काम बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड्स के तकनीकी आधार पर केंद्रित है, जिसमें डेटा सेंटर, एक्सेलेरेटर, नेटवर्किंग, और उन्हें जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल हैं।

एक विश्लेषणात्मक और इंजीनियरिंग-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ, Theo यह जांचते हैं कि GPUs, कस्टम सिलिकॉन, मेमोरी आर्किटेक्चर, और वितरित सिस्टम में प्रगति नई पीढ़ियों के AI मॉडल को कैसे सक्षम बनाती है। वे प्रदर्शन समझौते, ऊर्जा दक्षता, स्केलेबिलिटी, और व्यावहारिक प्रतिबंधों पर विशेष ध्यान देते हैं जो वास्तविक दुनिया में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की तैनाती को आकार देते हैं।

Theo Nash द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा तकनीकी शुद्धता, स्पष्टता, और तेजी से विकसित हो रहे AI कंप्यूट परिदृश्य की जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित करने के लिए समीक्षित किए जाते हैं।