Анализ сетевой архитектуры Mellanox для поддержки обучения крупномасштабных моделей ИИ
September 28, 2025
Резюме:Поскольку вычислительные требования кОбучение моделей ИИЭта статья углубляется в то, как Mellanox (теперь часть NVIDIA)Сетевое устройство GPUрешения, построенные наМеланокс InfiniBandВ настоящее время многие специалисты в области технологий создают высокоскоростные взаимосвязи, необходимые для эффективного обучения массивных моделей ИИ, сокращая время обучения с недель до дней.
Масштаб современных моделей ИИ, с количеством параметров, достигающих сотен миллиардов, требует параллельной обработки на тысячах графических процессоров.время, которое графические процессоры тратят на ожидание данных от других узлов, может значительно снизить общую производительность.Анализы отрасли показывают, что в крупномасштабных кластерах неэффективные сети могут оставить более 50% дорогостоящей вычислительной мощности GPU без работы.Это центральная нервная система суперкомпьютера ИИ..
Mellanox InfiniBand стал де-факто стандартом для подключения графических процессоров в среде высокопроизводительных вычислений (HPC) и ИИ.Его архитектура специально разработана для решения конкретных задач, возникающих при распределенномОбучение моделей ИИКлючевые технологические преимущества:
- Сверхнизкая задержка и высокая пропускная способность:Обеспечивает наносекундную задержку и пропускную способность более 400 Гбит/с (NDR), обеспечивая потоки данных между графическими процессорами с минимальной задержкой.
- Удаленный прямой доступ к памяти (RDMA):Позволяет GPU читать и записывать в память других GPU напрямую, обходя процессор и ядро операционной системы.
- SharpTM In-Network Computing:Революционная функция, которая отгружает операции уменьшения (например, MPI_ALLREDUCE) в сеть переключается самостоятельно.ускорение коллективных операций, которые являются фундаментальными для обучения ИИ.
Архитектурное превосходство Mellanox InfiniBand прямо переводится в ощутимые результаты бизнеса и исследований.По сравнению с альтернативными сетевыми технологиями, эталонные испытания показывают значительные дельты производительности.
| Сценарий обучения | Стандартная сеть Ethernet | Сеть Mellanox InfiniBand | Увеличение эффективности |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPU) | ~ 6,5 часов | ~ 4,2 часа | На 35% быстрее |
| BERT-Large (1024 графических процессоров) | ~ 85 часов | ~ 48 часов | 43% быстрее |
Эти повышения эффективности напрямую приводят к снижению затрат на облачные вычисления, более быстрым циклам итерации для исследователей и более быстрым срокам выхода на рынок продуктов на базе ИИ.
Процесс развития ИИ требует масштабируемой сети.гарантирует, что создание сетей не будет ограничивающим фактором для инноваций следующего поколения ИИЕго плавная интеграция с NGC-фреймворками и вычислительными стеками NVIDIA обеспечивает целостное, оптимизированное решение для предприятий, разрабатывающих свою инфраструктуру ИИ.
Для любой организации, которая серьезно относится к использованию искусственного интеллекта в больших масштабах, оптимизация сетевой инфраструктуры больше не является необязательной.Сетевое устройство GPUсМеланокс InfiniBandявляется стратегическим императивом для максимизации рентабельности инвестиций на кластерах GPU, ускорения исследований и разработок и поддержания конкурентного преимущества.Обучение моделей ИИ.