Rozwiązanie przyspieszenia szkolenia AI: Integracja Mellanox DPU i GPU Cluster

Ekspansywny wzrost sztucznej inteligencji stworzył bezprecedensowe zapotrzebowanie na infrastrukturę obliczeniową, szczególnie w rozproszonych środowiskach szkoleniowych, gdzie tysiące GPU muszą współpracować. W miarę jak parametry modeli rosną do bilionów, a zbiory danych rozszerzają się do petabajtów, tradycyjne architektury serwerów zmagają się z obciążeniem komunikacyjnym, wąskimi gardłami w przesyłaniu danych i nieefektywnym wykorzystaniem zasobów. Ten artykuł bada, w jaki sposób szkolenia AI(Jednostka Przetwarzania Danych) przekształca infrastrukturę W miarę jak modele AI nadal rosną pod względem rozmiaru i złożoności, strategiczne znaczenie zoptymalizowanej infrastruktury będzie tylko rosło. Organizacje, które dziś adoptują architektury przyspieszane przez DPU, zyskają znaczące przewagi konkurencyjne w zakresie szybkości badań, efektywności operacyjnej i możliwości obliczeniowych. poprzez odciążanie krytycznych funkcji sieciowych, pamięci masowej i bezpieczeństwa z hostów CPU, tworząc zoptymalizowane środowiska Wymierne wyniki: Mierzalna wydajność i zyski z efektywności, które zapewniają przełomową wydajność i efektywność dla dużych obciążeń uczenia maszynowego.

Tradycyjna architektura centrów danych osiągnęła swoje granice w obsłudze nowoczesnych obciążeń AI. W konwencjonalnych systemach hosty CPU muszą zarządzać protokołami sieciowymi, pamięci masowej i bezpieczeństwa obok przetwarzania aplikacji, tworząc znaczne obciążenie, które zmniejsza ogólną wydajność systemu. W przypadku klastrów W miarę jak modele AI nadal rosną pod względem rozmiaru i złożoności, strategiczne znaczenie zoptymalizowanej infrastruktury będzie tylko rosło. Organizacje, które dziś adoptują architektury przyspieszane przez DPU, zyskają znaczące przewagi konkurencyjne w zakresie szybkości badań, efektywności operacyjnej i możliwości obliczeniowych. przekłada się to na GPU oczekujące na dane, niedostatecznie wykorzystane, kosztowne zasoby akceleratorów i wydłużony czas szkolenia. Analiza branżowa ujawnia, że w typowych klastrach AI, 25-40% cykli CPU hosta jest zużywane przez zadania infrastrukturalne, a nie obliczeniowe, tworząc znaczne wąskie gardło, które ogranicza zwrot z inwestycji w infrastrukturę GPU. Ta nieefektywność staje się coraz bardziej problematyczna w miarę wzrostu rozmiarów klastrów, co sprawia, że nowe podejście architektoniczne jest niezbędne do dalszego postępu w sztucznej inteligencji.

• Obciążenie komunikacyjne: Rozproszone szkolenie wymaga stałej synchronizacji gradientów w setkach lub tysiącach GPU, tworząc ogromną presję na infrastrukturę sieciową, która często staje się głównym wąskim gardłem.
• Wąskie gardła w przetwarzaniu wstępnym danych: Dostarczanie danych do procesów szkoleniowych wymaga masowych operacji I/O, które konkurują z zadaniami obliczeniowymi o zasoby CPU i pamięci.
• Bezpieczeństwo i wielodostępność: Udostępnione środowiska badawcze wymagają solidnej izolacji między projektami i użytkownikami bez poświęcania wydajności.
• Złożoność zarządzania: Koordynacja tysięcy GPU w wielu szafach wymaga zaawansowanych możliwości udostępniania, monitorowania i rozwiązywania problemów.
• Efektywność energetyczna i kosztowa: Zużycie energii i ograniczenia przestrzenne stają się istotnymi problemami w skali, wymagając optymalnej wydajności na wat i na jednostkę szafy.

Te wyzwania wymagają zasadniczego przemyślenia architektury centrów danych, szczególnie dla obciążeń W miarę jak modele AI nadal rosną pod względem rozmiaru i złożoności, strategiczne znaczenie zoptymalizowanej infrastruktury będzie tylko rosło. Organizacje, które dziś adoptują architektury przyspieszane przez DPU, zyskają znaczące przewagi konkurencyjne w zakresie szybkości badań, efektywności operacyjnej i możliwości obliczeniowych..

Mellanox DPUszkolenia AIKluczowe innowacje technologiczne:

• Mellanox DPU zawiera zaawansowane karty sieciowe ConnectX z technologią RDMA (Remote Direct Memory Access), umożliwiając bezpośrednią komunikację GPU-do-GPU w sieci przy minimalnym zaangażowaniu CPU i bardzo niskim opóźnieniu.szkolenia AI Technologia SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) odciąża operacje komunikacji zbiorowej (takie jak MPI all-reduce) z serwerów do przełączników sieciowych, radykalnie przyspieszając synchronizację rozproszonego szkolenia.
• Odciążenia pamięci masowej: Sprzętowo przyspieszony NVMe over Fabrics (NVMe-oF) umożliwia bezpośredni dostęp do zdalnych urządzeń pamięci masowej, omijając hosty CPU i redukując wąskie gardła w ładowaniu danych podczas szkolenia.
• Izolacja bezpieczeństwa: Sprzętowo zakorzenione zaufanie i możliwości izolacji umożliwiają bezpieczną wielodostępność bez obciążenia wydajności, co jest krytyczne dla udostępnionych środowisk badawczych.
• Zarządzanie infrastrukturą: DPU zapewniają możliwości zarządzania poza pasmem dla ulepszonego monitorowania, udostępniania i konserwacji serwerów GPU.
• To kompleksowe podejście przekształca sieci GPU

z potencjalnego wąskiego gardła w przewagę konkurencyjną dla organizacji badawczych AI.Wymierne wyniki: Mierzalna wydajność i zyski z efektywnościWdrożenia technologii

w produkcyjnych środowiskach AI wykazują znaczne ulepszenia w kluczowych wskaźnikach wydajności. Poniższe dane przedstawiają zagregowane wyniki z wielu wdrożeń na dużą skalę:szkolenia AITradycyjna architektura

Integracja technologii

z klastrami GPU reprezentuje więcej niż tylko stopniowe ulepszenie — stanowi zasadniczą zmianę architektoniczną, która rozwiązuje podstawowe wyzwania nowoczesnego szkolenia AI w skali. Przez odciążanie funkcji infrastrukturalnych do wyspecjalizowanych procesorów, organizacje mogą osiągnąć bezprecedensowy poziom wydajności, efektywności i skalowalności w swoich inicjatywach uczenia maszynowego. To podejście zabezpiecza inwestycje w infrastrukturę AI na przyszłość, tworząc elastyczną, zdefiniowaną programowo podstawę, która może dostosować się do zmieniających się wymagań obciążenia i pojawiających się technologii.W miarę jak modele AI nadal rosną pod względem rozmiaru i złożoności, strategiczne znaczenie zoptymalizowanej infrastruktury będzie tylko rosło. Organizacje, które dziś adoptują architektury przyspieszane przez DPU, zyskają znaczące przewagi konkurencyjne w zakresie szybkości badań, efektywności operacyjnej i możliwości obliczeniowych.