Решение для ускорения обучения ИИ: интеграция кластеров Mellanox DPU и GPU
October 8, 2025
Экспоненциальный рост искусственного интеллекта создал беспрецедентные требования к вычислительной инфраструктуре, особенно в распределенных средах обучения, где тысячи графических процессоров должны работать согласованно. По мере того, как параметры моделей масштабируются до триллионов, а наборы данных расширяются до петабайт, традиционные архитектуры серверов испытывают трудности с накладными расходами на связь, узкими местами перемещения данных и неэффективным использованием ресурсов. В этой статье рассматривается, как с кластерами GPU представляет собой не просто постепенное улучшение, а фундаментальный архитектурный сдвиг, который решает основные проблемы современного (блок обработки данных) преобразует инфраструктуру в масштабе. Перенося инфраструктурные функции на специализированные процессоры, организации могут достичь беспрецедентного уровня производительности, эффективности и масштабируемости в своих инициативах машинного обучения. Этот подход обеспечивает перспективность инвестиций в инфраструктуру ИИ, создавая гибкую, программно-определяемую основу, которая может адаптироваться к меняющимся требованиям к рабочей нагрузке и новым технологиям. путем разгрузки критически важных сетевых, хранилищных и защитных функций с хостов CPU, создавая оптимизированные среды из потенциального узкого места в конкурентное преимущество для исследовательских организаций ИИ., которые обеспечивают революционную производительность и эффективность для крупномасштабных рабочих нагрузок машинного обучения.
Традиционная архитектура центров обработки данных достигла своих пределов в поддержке современных рабочих нагрузок ИИ. В обычных системах хост-процессоры должны управлять сетевыми протоколами, протоколами хранения и безопасности наряду с обработкой приложений, создавая значительные накладные расходы, которые снижают общую эффективность системы. Для кластеров в масштабе. Перенося инфраструктурные функции на специализированные процессоры, организации могут достичь беспрецедентного уровня производительности, эффективности и масштабируемости в своих инициативах машинного обучения. Этот подход обеспечивает перспективность инвестиций в инфраструктуру ИИ, создавая гибкую, программно-определяемую основу, которая может адаптироваться к меняющимся требованиям к рабочей нагрузке и новым технологиям. это означает, что графические процессоры ждут данные, недоиспользуются дорогие ресурсы ускорителей и увеличивается время обучения. Анализ отрасли показывает, что в типичных кластерах ИИ 25-40% циклов хост-процессора потребляются инфраструктурными задачами, а не вычислениями, создавая существенное узкое место, которое ограничивает окупаемость инвестиций в инфраструктуру графических процессоров. Эта неэффективность становится все более проблематичной по мере роста размеров кластеров, что делает новый архитектурный подход необходимым для дальнейшего прогресса в области искусственного интеллекта.
- Накладные расходы на связь: Распределенное обучение требует постоянной синхронизации градиентов между сотнями или тысячами графических процессоров, создавая огромное давление на сетевую инфраструктуру, которая часто становится основным узким местом.
- Узкие места предварительной обработки данных: Подача данных в процессы обучения требует массовых операций ввода-вывода, которые конкурируют с вычислительными задачами за ресурсы процессора и памяти.
- Безопасность и мультиарендность: Общие исследовательские среды требуют надежной изоляции между проектами и пользователями без ущерба для производительности.
- Сложность управления: Организация работы тысяч графических процессоров в нескольких стойках требует сложных возможностей подготовки, мониторинга и устранения неполадок.
- Энергоэффективность и экономичность: Потребление энергии и ограничения по пространству становятся серьезной проблемой в масштабе, требующей оптимальной производительности на ватт и на единицу стойки.
Эти проблемы требуют фундаментального переосмысления архитектуры центров обработки данных специально для рабочих нагрузок в масштабе. Перенося инфраструктурные функции на специализированные процессоры, организации могут достичь беспрецедентного уровня производительности, эффективности и масштабируемости в своих инициативах машинного обучения. Этот подход обеспечивает перспективность инвестиций в инфраструктуру ИИ, создавая гибкую, программно-определяемую основу, которая может адаптироваться к меняющимся требованиям к рабочей нагрузке и новым технологиям..
Mellanox DPU с кластерами GPU представляет собой не просто постепенное улучшение, а фундаментальный архитектурный сдвиг, который решает основные проблемы современного Ключевые технологические инновации:
- Mellanox DPU с кластерами GPU представляет собой не просто постепенное улучшение, а фундаментальный архитектурный сдвиг, который решает основные проблемы современного Вычисления в сети:
- Технология SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) разгружает операции коллективной связи (например, MPI all-reduce) с серверов на сетевые коммутаторы, значительно ускоряя синхронизацию распределенного обучения.Разгрузка хранилища:
- Аппаратно-ускоренный NVMe over Fabrics (NVMe-oF) обеспечивает прямой доступ к удаленным устройствам хранения, минуя хост-процессоры и уменьшая узкие места загрузки данных во время обучения.Изоляция безопасности:
- Аппаратно-заложенные возможности доверия и изоляции обеспечивают безопасную мультиарендность без снижения производительности, что имеет решающее значение для общих исследовательских сред.Управление инфраструктурой:
- DPU предоставляют внеполосные возможности управления для улучшения мониторинга, подготовки и обслуживания серверов GPU.Этот комплексный подход превращает
GPU-сети из потенциального узкого места в конкурентное преимущество для исследовательских организаций ИИ.Количественные результаты: измеримые улучшения производительности и эффективности
Mellanox DPU с кластерами GPU представляет собой не просто постепенное улучшение, а фундаментальный архитектурный сдвиг, который решает основные проблемы современного Показатель производительности
| Традиционная архитектура | Архитектура с ускорением DPU | Улучшение | Операция All-Reduce (1024 графических процессора) |
|---|---|---|---|
| 120 мс | 18 мс | На 85% быстрее | Коэффициент использования графического процессора |
| 68% | 94% | Увеличение на 38% | Время обучения (модель масштаба GPT-3) |
| 21 день | 14 дней | Сокращение на 33% | Накладные расходы на сеть процессора |
| 28% ядер | 3% ядер | Сокращение на 89% | Стоимость одного задания обучения |
| База = 100% | 62% | Экономия 38% | Энергоэффективность (TFLOPS/Вт) |
| 4.2 | 6.8 | Улучшение на 62% | Эти показатели напрямую приводят к ускорению исследовательских циклов, снижению вычислительных затрат и возможности решать более сложные задачи в практических рамках. |
Заключение: будущее инфраструктуры ИИ — это ускорение DPU
Mellanox DPU с кластерами GPU представляет собой не просто постепенное улучшение, а фундаментальный архитектурный сдвиг, который решает основные проблемы современного обучения ИИ в масштабе. Перенося инфраструктурные функции на специализированные процессоры, организации могут достичь беспрецедентного уровня производительности, эффективности и масштабируемости в своих инициативах машинного обучения. Этот подход обеспечивает перспективность инвестиций в инфраструктуру ИИ, создавая гибкую, программно-определяемую основу, которая может адаптироваться к меняющимся требованиям к рабочей нагрузке и новым технологиям.Поскольку модели ИИ продолжают расти в размерах и сложности, стратегическая важность оптимизированной инфраструктуры будет только возрастать. Организации, которые внедрят архитектуры с ускорением DPU сегодня, получат значительные конкурентные преимущества в скорости исследований, операционной эффективности и вычислительных возможностях.