Остров узких мест в сети кластеров обучения ИИ: решения Mellanox

Анализ отрасли:Поскольку модели искусственного интеллекта растут экспоненциально в сложности, сетевая инфраструктура стала критическим узким горлом в крупномасштабных учебных кластерах.Сетевое сотрудничество с ИИтребует беспрецедентной пропускной способности и микросекундного уровня задержки для эффективной синхронизации тысяч графических процессоров.В этой статье рассматривается, как решения Mellanox InfiniBand и Ethernet обеспечивают необходимыевзаимосвязь с низкой задержкойНеобходимая технология, чтобы устранить расходы на связь и максимизировать производительностьКластер графического процессораразвертывания.

Переход к моделям с триллионами параметров превратил обучение ИИ из вычислительной проблемы в проблему связи.Кластер графического процессораВремя, затрачиваемое на межузловую связь во время распределенного обучения, может занять более 50% от общего времени цикла.Традиционные сети Ethernet вводят значительную задержку и перегрузку, вызывая дорогостоящие графические процессоры, чтобы сидеть в ожидании обновлений градиента и синхронизации параметров.Эти накладные расходы на связь представляют собой единственное самое большое препятствие для достижения оптимальной эффективности масштабирования вСетевое сотрудничество с ИИинфраструктура, напрямую влияющая на время до решения и общую стоимость владения.

Mellanox решает эти проблемы с помощью целостного подхода кСетевое сотрудничество с ИИ, объединяющий аппаратные и программные инновации, специально разработанные для высокопроизводительных вычислительных сред.и передовые программно-определяемые сетевые технологии, которые работают совместно для устранения узких мест.

• Технология InfiniBand HDR:Предоставляет 200 Гбит/с пропускной способности на порт с задержкой переключения менее 600 наносекунд, обеспечивая максимальнуювзаимосвязь с низкой задержкойдля интенсивных учебных нагрузок, связанных с синхронизацией.
• SHARP в сетевом компьютере:Революционная технология, которая отгружает коллективные операции (All-Reduce, All-Gather) в сетевые коммутаторы, сокращая время связи GPU до 50%.
• Адаптивный маршрутизатор:Динамически балансирует трафик по нескольким маршрутам, чтобы предотвратить горячие точки и перегрузку, обеспечивая постоянную производительность в пиковые периоды связи.
• GPUDirect Технология:Позволяет напрямую получать доступ к памяти между графическими процессорами на разных серверах, обходя участие процессора и уменьшая задержку связи.

Внедрение оптимизированных методов MellanoxСетевое сотрудничество с ИИинфраструктура обеспечивает измеримые результаты в различных размерах кластеров и архитектурах моделей.

Эти улучшения напрямую влияют на бизнес-ценность: более быстрая итерация моделей, снижение затрат на инфраструктуру и возможность решения более сложных проблем в те же сроки.

Ведущая исследовательская организация ИИ реализовала решение Mellanox HDR InfiniBand для их массивных языковых моделей обучения кластеров 2048-GPU.взаимосвязь с низкой задержкойЭто позволило им достичь 93% эффективности масштабирования, сократив время обучения для модели с 175 миллиардами параметров с 42 дней до 19 дней.Усовершенствованные механизмы управления перегрузкой решения исключили потерю пакетов во время фазы связи все-к-всем, поддерживая постоянные результаты на протяжении всего расширенного процесса обучения.

Поскольку модели ИИ продолжают расти в размерах и сложности, требования кСетевое сотрудничество с ИИПлан Mellanox включает 400G NDR InfiniBand и 800G Ethernet технологии, гарантируя, что пропускная способность сети будет продолжать превзойти вычислительные требования.Обязательства компаниивзаимосвязь с низкой задержкойИнновации предоставляют организациям четкий путь к масштабированию своихКластер графического процессораразвертывания без ограничений сети.

В гонке за развитием передовых возможностей ИИ производительность сети стала важнейшим отличителем.Сетевое сотрудничество с ИИрешения превращают сеть из узкого узла в стратегическое преимущество, позволяющее организациям максимизировать прибыль от инвестиций в GPU и ускорять инновации.Для любого серьезного предприятия в области ИИ, инвестиции в оптимизированную сетевую инфраструктуру больше не являются необязательными, они необходимы для конкурентного преимущества.