Решение для ускорения обучения ИИ: интеграция кластеров Mellanox DPU и GPU

Глобально, [Дата] – Непрерывное развитие искусственного интеллекта подталкивает вычислительную инфраструктуру к ее пределам. Современные модели ИИ, с миллиардами параметров, требуют недель или даже месяцев для обучения на обычном оборудовании, создавая значительное узкое место для инноваций и выхода на рынок. В основе этой проблемы лежит критический, но часто упускаемый из виду компонент: сеть. Эта статья исследует преобразующее решение, которое разгружает, ускоряет и оптимизирует ориентированные на данные операции путем интеграции Mellanox DPU (блок обработки данных) с плотными кластерами GPU, создавая целостную архитектуру, разработанную специально для ускоренного обучения ИИ и превосходной сетевой работе GPU.

В области ИИ происходят кардинальные изменения. Масштаб таких моделей, как большие языковые модели (LLM) и базовые модели, растет экспоненциально, что требует перехода от односерверных настроек к массивным, распределенным вычислительным кластерам. В этих средах тысячи GPU должны работать согласованно, постоянно обмениваясь данными и градиентами. Эффективность этой коммуникации, диктуемая сетью, становится основным фактором, определяющим общее время обучения и использование ресурсов. Традиционный подход, при котором серверные процессоры используются для управления сетевыми, хранилищными и протоколами безопасности, больше не жизнеспособен, поскольку он крадет драгоценные циклы у основной вычислительной задачи.

Организации, развертывающие крупномасштабные кластеры GPU для обучения ИИ, сталкиваются с несколькими взаимосвязанными проблемами, которые снижают производительность и увеличивают затраты:

• Нагрузка на процессор: Хост-процессор становится узким местом, перегруженным накладными расходами на обработку коммуникационных стеков (например, TCP/IP), драйверов хранилища и задач виртуализации, оставляя меньше ресурсов для фактической рабочей нагрузки ИИ.
• Неэффективная коммуникация: Стандартная сеть может вносить значительную задержку и джиттер во время операций all-reduce, критичных для синхронизации градиентов между узлами в сетевой работе GPU. Это приводит к тому, что GPU простаивают, ожидая данные — явление, известное как «отставание».
• Неадекватный поток данных: Процесс обучения — это конвейер данных. Если данные не могут подаваться из хранилища на GPU с достаточной скоростью, самые мощные ускорители будут недоиспользованы, что приведет к пустой трате капитальных вложений.
• Нагрузка на безопасность и мультиарендность: Обеспечение изоляции безопасности и мультиарендности в общих кластерах еще больше обременяет процессор, добавляя сложность и снижение производительности.

Решением этих узких мест является разгрузка задач, ориентированных на инфраструктуру, с хост-процессора на выделенное аппаратное обеспечение, разработанное для этой цели: Mellanox DPU. DPU — это революционный процессор, который сочетает в себе мощные ядра Arm с высокопроизводительным сетевым интерфейсом и программируемыми механизмами обработки данных.

При интеграции в сервер GPU Mellanox DPU создает дезагрегированную архитектуру, которая повышает эффективность кластера ИИ:

• Аппаратно-ускоренная сеть: DPU разгружает весь коммуникационный стек с хоста, обрабатывая критические задачи на аппаратном уровне. Это включает поддержку RoCE (RDMA over Converged Ethernet), которая позволяет GPU напрямую обмениваться данными по сети с минимальной задержкой и нулевым участием процессора, фундаментально оптимизируя сетевой работе GPU.
• Разгрузка хранилища: DPU может напрямую управлять доступом к сетевому хранилищу, предварительно выбирая наборы данных для обучения и перемещая их непосредственно в память GPU, обеспечивая непрерывную и высокоскоростную подачу данных для поддержания полной загрузки ускорителей.
• Улучшенная безопасность и изоляция: DPU предоставляет аппаратную зону доверия. Он может обрабатывать политики безопасности, шифрование и изоляцию арендаторов на линейной скорости, разгружая эти задачи с хоста и обеспечивая более безопасную среду без ущерба для производительности.
• Масштабируемое управление: DPU предоставляет единую платформу для управления инфраструктурой, позволяя плавно масштабировать кластер без увеличения операционной сложности.

Интеграция Mellanox DPU в кластеры ИИ обеспечивает значительные, измеримые улучшения, которые напрямую влияют на итоговую прибыль:

Эра ИИ — это также эра вычислений, ориентированных на данные. Успех больше не определяется только плотностью вычислений, а тем, насколько эффективно данные перемещаются между вычислениями, хранилищем и по сети. Mellanox DPU напрямую отвечает на эту потребность, обеспечивая необходимый интеллект в пути данных, чтобы раскрыть весь потенциал каждого GPU в кластере. Устраняя узкие места в сетевой работе GPU и предоставлении данных, он прокладывает путь к более быстрым прорывам, снижению эксплуатационных расходов и более устойчивой инфраструктуре ИИ. Этот интегрированный подход быстро становится новым стандартом для всех, кто серьезно относится к крупномасштабному обучению ИИ.