Анализ сетевой архитектуры Mellanox для поддержки обучения больших языковых моделей
September 20, 2025
Краткое содержание:По мере взрывного роста вычислительных потребностей искусственного интеллекта сеть стала критическим узким местом. В этом анализе рассматривается, как передовые технологии Mellanox InfiniBand для GPU-сетей создают высокопроизводительную, низколатентную структуру, необходимую для эффективного и масштабируемого обучения моделей ИИ больших языковых моделей и других сложных нейронных сетей.
Парадигма обучения моделей ИИ перешла от односерверных настроек к массово-параллельным вычислениям на тысячах графических процессоров. В этих распределенных кластерах время, затрачиваемое на передачу данных между графическими процессорами, часто может превышать время, затрачиваемое на фактические вычисления. Анализы отрасли показывают, что для крупномасштабных кластеров узкие места сети могут привести к падению коэффициента использования графических процессоров ниже 50%, что представляет собой значительную трату вычислительных ресурсов и капитальных вложений. Эффективные GPU-сетей больше не роскошь; это фундаментальный стержень для достижения высокой производительности и окупаемости инвестиций.
Технология Mellanox (теперь часть NVIDIA) InfiniBand разработана с нуля для удовлетворения строгих требований высокопроизводительных вычислений и ИИ. Ее архитектура обеспечивает несколько ключевых преимуществ по сравнению с традиционным Ethernet для подключения графических процессоров:
- Сверхнизкая задержка: Сквозная задержка менее 600 наносекунд, что резко сокращает время ожидания связи между узлами.
- Высокая пропускная способность: Поддержка скоростей 200 Гбит/с (HDR) и 400 Гбит/с (NDR) на порт, обеспечивающая бесперебойный поток данных к графическим процессорам.
- Удаленный прямой доступ к памяти (RDMA): Позволяет графическим процессорам на разных серверах напрямую читать и записывать в память друг друга, минуя процессор и ядро операционной системы. Этот «обход ядра» значительно снижает накладные расходы и задержку.
Помимо сырой скорости, Mellanox InfiniBand включает в себя сложные технологии, которые имеют решающее значение для крупномасштабного обучения моделей ИИ.
SHARP — революционная технология вычислений в сети. Вместо отправки всех данных обратно на вычислительный узел для агрегирования (например, в операциях all-reduce, распространенных при обучении), SHARP выполняет операцию агрегирования внутри самих сетевых коммутаторов. Это значительно уменьшает объем данных, проходящих через сеть, и сокращает время коллективной связи до 50%, непосредственно ускоряя сроки обучения.
Структура InfiniBand использует адаптивную маршрутизацию для динамического распределения трафика по нескольким путям, предотвращая появление горячих точек и перегрузку каналов. В сочетании с передовыми механизмами управления перегрузками это обеспечивает предсказуемую и эффективную доставку данных даже в неоднородных схемах связи, типичных для рабочих нагрузок ИИ.
Преимущества структуры InfiniBand напрямую отражаются в результатах для проектов ИИ. В следующей таблице показаны типичные улучшения производительности, наблюдаемые в крупномасштабных средах обучения:
| Метрика | Традиционный Ethernet | Mellanox InfiniBand HDR | Улучшение |
|---|---|---|---|
| Задержка All-Reduce (256 узлов) | ~850 мкс | ~220 мкс | ~74% |
| Использование GPU (среднее) | 40-60% | 85-95% | ~40%+ |
| Время обучения (модель на 100 эпох) | 7 дней | ~4,2 дня | 40% |
Для предприятий и исследовательских институтов, серьезно настроенных на расширение границ ИИ, инвестиции в высокопроизводительную сеть так же важны, как и инвестиции в мощные графические процессоры. Mellanox InfiniBand предоставляет проверенную, масштабируемую архитектуру, которая устраняет узкое место сети, максимизирует инвестиции в графические процессоры и значительно сокращает цикл разработки новых моделей ИИ. Обеспечивая более быструю итерацию и более сложные эксперименты, она обеспечивает ощутимое конкурентное преимущество в гонке за инновациями в области ИИ.
Чтобы узнать больше о том, как решения Mellanox InfiniBand для GPU-сетей могут оптимизировать вашу инфраструктуру обучения моделей ИИ, мы рекомендуем проконсультироваться с сертифицированным сетевым партнером NVIDIA. Запросите индивидуальный обзор архитектуры, чтобы смоделировать прирост производительности и эффективности, которого могут достичь ваши конкретные рабочие нагрузки.