Анализ сетевой архитектуры Mellanox для обучения больших языковых моделей

Санта-Клара, Калифорния.В связи с тем, что модели искусственного интеллекта экспоненциально растут в размерах и сложности, традиционные сетевые архитектуры стали основным узким горлом вОбучение моделей ИИЭффективность.Меланокс InfiniBandТехнология решает эту проблему, предоставляя высокопроизводительныеСетевое устройство GPUинфраструктуры, необходимой для обучения будущих моделей фонда без ограничений на коммуникацию.

Эволюция от миллионов до триллионов параметров в базовых моделях коренным образом изменила требования к инфраструктуре обучения.Сегодняшняя огромная параллельОбучение моделей ИИРабочая нагрузка ограничена возможностью синхронизировать градиенты и параметры между тысячами графических процессоров.Стандартные сети Ethernet вводят значительные ограничения латентности и пропускной способности, которые могут снизить общую эффективность кластера до менее 50% для крупномасштабных рабочих мест обучения, делая продвинутыеСетевое устройство GPUрешения не только полезные, но и необходимые.

Меланокс InfiniBandЭта технология имеет несколько важных преимуществ, которые делают ее идеальной для масштабных сред обучения ИИ:

• Ультра-низкая задержка:С задержкой от конца до конца менее 600 наносекунд, InfiniBand минимизирует расходы на связь, которые страдают от распределенного обучения, обеспечивая GPU больше времени на вычисления и меньше времени ожидания.
• Высокая плотность полосы пропускания:NDR 400G InfiniBand обеспечивает пропускную способность 400 Гбит/с на порт, что позволяет бесперебойный обмен данными между графическими процессорами и сокращает время работы до 70% по сравнению с альтернативами Ethernet.
• Компьютеры в сети:Технология Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) выполняет операции агрегирования внутри сетевых коммутаторов.резко сократить объем передаваемых данных между узлами и ускорить коллективные операции.
• Адаптивный маршрутизатор:Динамический выбор пути обеспечивает оптимальное использование доступной полосы пропускания и предотвращает перегрузку сети, сохраняя постоянную производительность даже в пиковые периоды связи.

Дифференциал производительности между InfiniBand и альтернативными технологиями становится все более значительным по мере увеличения размера модели и масштаба кластера.В следующей таблице показаны сравнительные показатели производительности для обучения модели с 100 миллиардами параметров на 512-GPU кластере:

ПревосходствоМеланокс InfiniBandдляОбучение моделей ИИпродемонстрировано его применением в ведущих научно-исследовательских учреждениях ИИ и облачных провайдерах.Крупные технологические компании сообщают, что достигают более 90% эффективности масштабирования при обучении крупных языковых моделей в кластерах более 10Этот уровень производительности позволяет исследователям итерации быстрее и обучения больших моделей, чем это было возможно ранее,ускорение темпов инноваций в области ИИ.

Поскольку модели ИИ продолжают расти в размерах и сложности, сеть будет играть все более важную роль в определении эффективности обучения.Меланокс InfiniBandТехнология уже развивается для поддержки 800G и последующих поколений, что гарантирует, что сетевая инфраструктура не станет ограничивающим фактором в будущих достижениях ИИ.Неотъемлемая поддержка архитектуры для вычислений в сети также обеспечивает путь для еще более сложной разгрузки коллективных операций в будущем..

Для организаций, которые серьезно относятся к развитию искусственного интеллекта, инвестирование в правильную сетевую инфраструктуру так же важно, как и выбор правильных графических процессоров.Меланокс InfiniBandархитектура обеспечивает производительность, масштабируемость,и эффективности, необходимых для максимизации доходности инвестиций в инфраструктуру ИИ и ускорения времени открытия для нового поколения прорывов в области ИИ..