Uwolnienie potencjału sztucznej inteligencji: jak Mellanox pokonuje wąskie gardła sieci w dużych klastrach GPU

Wiodący ładunek w wysokiej wydajnościSieci sztucznej inteligencji, Mellanox Technologies, teraz część NVIDIA,prezentuje kompleksowe rozwiązania InfiniBand i Ethernet zaprojektowane w celu wyeliminowania wąskich gardeł danych i maksymalizacji wydajności obliczeniowej w klastrach szkoleniowych sztucznej inteligencji nowej generacji.W miarę jak modele rozwijają się do bilionów parametrów, tradycyjna infrastruktura sieciowa upada.połączenie między sieciami o niskim opóźnieniutechnologii, zapewniając, że żadne GPU nie będzie czekać na dane.

Rosnące problemy szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji: sieć jako wąski gardło

Nowoczesne szkolenia AI opierają się na rozległychKluster GPUdane z branży wskazują, że w takich klastrach ponad 30% czasu szkoleniowego może być poświęconych komunikacji i synchronizacji między procesorami graficznymi,zamiast na samych obliczeniachTa nieefektywność przekłada się bezpośrednio na zwiększone czasy szkoleń, wyższe koszty operacyjne (np. zużycie energii) i spowolnione cykle innowacji.Głównym sprawcą jest często struktura sieci, które nie mogą nadążyć za ogromną przepustowością danych wymaganą przez algorytmy szkoleń równoległych.

Rozwiązanie Mellanox: tkanina stworzona dla sztucznej inteligencji

Podejście Mellanox polega na traktowaniu sieci nie tylko jako tkanki łącznej, ale jako strategicznego, inteligentnego komponentu architektury obliczeniowej.

• Ultra niska opóźnienie:Zmniejszenie opóźnień w komunikacji do mikrosekund, zapewniając szybką synchronizację w całymKluster GPU.
• Bardzo duża przepustowość:Oferując maksymalnie 400 Gb/s (i więcej) na port, aby obsłużyć ogromne przepływy danych między węzłami bez zatłoczenia.
• Zaawansowane obliczenia sieciowe:Odładowanie operacji zbiorowych (np. technologii SHARP) z GPU na przełączniki sieciowe, uwalniając cenne cykle GPU do podstawowych zadań obliczeniowych.

Liczalne zyski w zakresie wydajności w zastosowaniach w świecie rzeczywistym

Skuteczność preparatu MellanoxSieci sztucznej inteligencjitechnologia jest sprawdzona w środowiskach produkcyjnych.Poniższa tabela podsumowuje wskaźniki wydajności obserwowane w dużych klastrach szkoleniowych modelu językowego przed i po uaktualnieniu tkanki sieciowej do Mellanox InfiniBand.

Wniosek i wartość strategiczna

Dla przedsiębiorstw i instytucji badawczych, które inwestują miliony w infrastrukturę sztucznej inteligencji, sieć nie może być już powtórnym pomysłem.warstwa określająca wydajność, która zapewnia maksymalny zwrot z inwestycji na drogie zasoby obliczeniowe GPU. Wykorzystując specjalnie zaprojektowanypołączenie między sieciami o niskim opóźnieniu, organizacje mogą znacznie przyspieszyć czas realizacji rozwiązań dla modeli sztucznej inteligencji, zmniejszyć całkowity koszt posiadania i utorować drogę do rozwiązywania jeszcze bardziej złożonych wyzwań związanych z sztuczną inteligencją, które czekają.

Zrób następny krok w optymalizacji infrastruktury sztucznej inteligencji

Czy Twoja sieć jest gotowa na następne pokolenie sztucznej inteligencji? Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać spersonalizowaną ocenę architektury i dowiedzieć się, jak nasze rozwiązania end-to-endSieci sztucznej inteligencjirozwiązania mogą zmienić wydajność i wydajność klastra.