Открытие потенциала ИИ: как Mellanox преодолевает узкие уголки сети в крупномасштабных кластерах GPU

Ведущий заряд в высокопроизводительныхСетевое сотрудничество с ИИ, Mellanox Technologies, теперь часть NVIDIA,представляет свои комплексные решения InfiniBand и Ethernet, предназначенные для устранения узких мест в данных и максимизации вычислительной эффективности в обучающих кластерах ИИ следующего поколения.Поскольку модели растут в триллионы параметров, традиционная сетевая инфраструктура терпит неудачу.взаимосвязь с низкой задержкойтехнологию, гарантирующую, что ни один графический процессор не останется в ожидании данных.

Растущие проблемы обучения ИИ: сеть как узкое место

Современное обучение ИИ опирается на разворачивающиесяКластер графического процессораДанные отрасли показывают, что в таких кластерах более 30% времени обучения может быть потрачено на связь и синхронизацию между графическими процессорами.а не на самом вычисленииЭта неэффективность напрямую переводится в увеличение времени обучения, более высокие эксплуатационные затраты (например, потребление энергии) и замедление инновационных циклов.Главным виновником часто является структура сети, которые не могут идти в ногу с огромной пропускной способностью данных, требуемой параллельными алгоритмами обучения.

Решение Mellanox: ткань, созданная для ИИ

Подход Mellanox заключается в том, чтобы относиться к сети не как к простой соединительной ткани, а как к стратегическому, интеллектуальному компоненту вычислительной архитектуры.

• Ультра-низкая задержка:Сокращение задержек связи до микросекунд, обеспечивая быструю синхронизацию по всемуКластер графического процессора.
• Чрезвычайно высокая полоса передачи:Предложение до 400 Гбит/с (и выше) на порт для обработки массивных потоков данных между узлами без перегрузки.
• Расширенные сетевые вычисления:Отгрузка коллективных операций (например, технологии SHARP) с GPU на сетевые коммутаторы, освобождение ценных циклов GPU для основных вычислительных задач.

Количественное повышение производительности в реальной практике

Эффективность MellanoxСетевое сотрудничество с ИИтехнология доказана в производственной среде.В следующей таблице обобщены показатели производительности, наблюдаемые в крупномасштабном кластере обучения языковой модели до и после обновления сетевой ткани на Mellanox InfiniBand.

Заключение и стратегическая ценность

Для предприятий и научно-исследовательских учреждений, инвестирующих миллионы в инфраструктуру ИИ, сеть больше не может быть последующей идеей.уровень определения производительности, обеспечивающий максимальную отдачу от инвестиций на дорогие вычислительные ресурсы GPU. Развертывая специально построенныйвзаимосвязь с низкой задержкой, организации могут значительно ускорить время решения для моделей ИИ, снизить общую стоимость владения и проложить путь для решения еще более сложных проблем ИИ, которые предстоят.

Сделайте следующий шаг в оптимизации вашей инфраструктуры ИИ

Подготовлена ли ваша сеть к следующему поколению ИИ?Сетевое сотрудничество с ИИрешения могут изменить производительность и эффективность кластера.