Сетевые узкие места в кластерах обучения ИИ: решения Mellanox

Решение проблем с сетью кластеров обучения ИИ: высокопроизводительные сетевые решения Mellanox

Санта-Клара, Калифорния.Поскольку модели искусственного интеллекта растут в экспоненциальном масштабе и сложности, традиционные сети центров обработки данных становятся основным узким горлом в эффективности обучения ИИ.Современные модели больших языков и архитектуры глубокого обучения требуют бесперебойной связи между тысячами графических процессоровMellanox Technologies, в настоящее время входящая в NVIDIA, решает эти проблемы с помощью специализированных технологий.Сетевое сотрудничество с ИИрешения, предназначенные для устранения узких мест в крупномасштабныхКластер графического процессораРазвертывание, позволяющее исследователям и предприятиям достичь беспрецедентных результатов обучения с помощью оптимизированных методов обучения.взаимосвязь с низкой задержкойТехнологии.

Гробное место в сетях ИИ: когда графические процессоры ждут данных

В распределенном обучении ИИ параллельный характер работы на сотнях или тысячах ускорителей означает, что медленная коммуникация между узлами напрямую влияет на общее время завершения работы.Во время каждой итерации обучения, градиенты должны быть синхронизированы между всеми работниками - процесс, который может занять 30-50% от общего времени обучения в плохих сетях.Проблема усугубляется, когда параметры модели увеличиваются в триллионыИсследования показывают, что только 100-микросекундное увеличение задержки в большомКластер графического процессораможет снизить общую эффективность обучения до 15%, что приводит к значительно более высоким расходам на вычисления и более длительному времени для решения критических инициатив в области ИИ.

Архитектура сетей Mellanox с оптимизированным ИИ

Mellanox приближается кСетевое сотрудничество с ИИвызов через целостную архитектуру, разработанную специально для уникальных моделей коммуникации распределенных нагрузок ИИ.Решение сочетает в себе современное оборудование с интеллектуальным программным обеспечением для создания бесшовной вычислительной ткани.

• InfiniBand с технологией SHARP:Протокол масштабируемой иерархической агрегации и сокращения (SHARP) реализует вычисления в сети, отгружая операции сокращения от серверов GPU к самим сетевым коммутаторам.Этот революционный подход исключает многократные передачи данных между узлами, резко ускоряя коллективные операции.
• Ускоренная связь RDMA:Удаленный прямой доступ к памяти позволяет графическим процессорам напрямую обмениваться данными с одноранговыми графическими процессорами по всей сети с минимальным участием процессора, уменьшая задержку и освобождая хост-процессоры для вычислительных задач.
• Адаптивный маршрутизатор и контроль перегрузки:Интеллектуальные алгоритмы динамически направляют трафик вокруг горячих точек и управляют перегрузкой, прежде чем она повлияет на производительность, сохраняя постоянную пропускную способность даже в пиковые периоды связи.
• Технология GPU с несколькими хостами:Позволяет подключать несколько серверов GPU через один адаптер, увеличивая плотность и снижая затраты на инфраструктуру при сохранении полной пропускной способности.

Количественное улучшение производительности для нагрузок ИИ

Оптимизированное воздействие Mellanoxвзаимосвязь с низкой задержкойВ настоящее время технология измеряется по ключевым показателям эффективности для кластеров обучения ИИ. Реальные развертывания демонстрируют значительные преимущества по сравнению с традиционными подходами к сети.

Эти улучшения напрямую приводят к сокращению времени обучения моделей, снижению затрат на облачные вычисления и более быстрым циклам итерации для исследовательских групп ИИ.

Преобразование экономики инфраструктуры ИИ

Помимо перспектив, MellanoxСетевое сотрудничество с ИИБлагодаря максимальному использованию графического процессора,организации могут достичь одинаковых вычислительных результатов с меньшим количеством узлов или завершить больше рабочих мест обучения в рамках одной и той же инфраструктурной инвестицииСокращенное время обучения позволяет исследователям быстрее итерации, ускоряя темпы инноваций.сетевая инфраструктура становится стратегическим активом, а не ограничением, что позволяет организациям решать все более сложные проблемы, которые ранее были практически невозможны из-за узких мест коммуникации.