Wąskie gardła sieci w klastrach szkoleniowych AI: Rozwiązania Mellanox
October 1, 2025
Analiza branży:Ponieważ modele sztucznej inteligencji rosną w stopniu wykładniczym w zakresie złożoności, infrastruktura sieciowa stała się kluczowym wąskim gardłem w dużych klastrach szkoleniowych.Sieci sztucznej inteligencjiwymaga bezprecedensowej przepustowości i opóźnienia na poziomie mikrosekund, aby utrzymać synchronizację tysięcy procesorów graficznych.W tym artykule analizuje się, w jaki sposób rozwiązania Mellanox w zakresie InfiniBand i Ethernet zapewniają niezbędnepołączenie między sieciami o niskim opóźnieniuTechnologia potrzebna do wyeliminowania kosztów komunikacji i maksymalizacji wydajności w masowymKluster GPURozmieszczenia.
Zmiana w kierunku modeli z bilionami parametrów przekształciła szkolenie AI z problemu związanego z obliczeniami w problem związany z komunikacją.Kluster GPUW wielu środowiskach, czas poświęcony komunikacji między węzłami podczas rozproszonego szkolenia może pochłaniać ponad 50% całkowitego czasu cyklu.Tradycyjne sieci Ethernet wprowadzają znaczący opóźnienie i zatłoczenie, powodując, że kosztowne procesory graficzne siedzą bezczynnie w oczekiwaniu na aktualizacje gradientów i synchronizację parametrów.Ten koszt komunikacji stanowi największą przeszkodę w osiągnięciu optymalnej efektywności skalowania wSieci sztucznej inteligencjiInfrastruktura, bezpośrednio wpływająca na czas realizacji rozwiązania i całkowity koszt posiadania.
Mellanox podejmuje te wyzwania poprzez holistyczne podejście doSieci sztucznej inteligencji, łączący innowacje sprzętowe i oprogramowania zaprojektowane specjalnie dla środowisk obliczeniowych o wysokiej wydajności.i zaawansowanych technologii sieciowych zdefiniowanych oprogramowaniem, które współpracują w celu wyeliminowania wąskich gardeł.
- Technologia InfiniBand HDR:Dostarcza przepustowości 200 Gb/s na port z opóźnieniem przełączania poniżej 600 nanosekund, zapewniając najwyższąpołączenie między sieciami o niskim opóźnieniudla obciążeń szkoleniowych wymagających intensywnej synchronizacji.
- SHARP In-Network Computing:Rewolucyjna technologia, która wyładowuje zbiorowe operacje (All-Reduce, All-Gather) na przełączniki sieciowe, skracając czas komunikacji GPU nawet o 50%.
- Adaptacyjna trasa:Dynamicznie równoważy ruch na wielu ścieżkach, aby zapobiec punktom wysokiej temperatury i zatłoczeniu, zapewniając stałą wydajność w okresach szczytu komunikacji.
- GPUDirect Technology:Umożliwia bezpośredni dostęp do pamięci między GPU na różnych serwerach, pominując zaangażowanie procesora i zmniejszając opóźnienie komunikacji.
Wdrożenie optymalizowanych rozwiązań MellanoxSieci sztucznej inteligencjiInfrastruktura zapewnia wymierne zyski w zakresie wydajności w różnych wielkościach klastrów i architekturach modeli.
| Metryka wydajności | Standardowy Ethernet | Mellanox InfiniBand | Poprawa |
|---|---|---|---|
| Wszystkie zmniejszenie opóźnienia (256 węzłów) | 450 μs | 85 μs | Zmniejszenie o 81% |
| Wydajność skalowania (1024 GPU) | 55-65% | 90-95% | 50-60% Poprawa |
| Czas szkolenia (ResNet-50) | 6.8 godzin | 3.2 godziny | 53% szybciej |
| Poziom wykorzystania procesora graficznego | 60-70% | 92-98% | Wzrost o 40-50% |
Poprawy te przekładają się bezpośrednio na wartość biznesową: szybszą iterację modelu, zmniejszenie kosztów infrastruktury oraz możliwość rozwiązywania bardziej złożonych problemów w tym samym czasie.
Wiodąca organizacja badawcza AI wdrożyła rozwiązanie HDR InfiniBand firmy Mellanox do ich 2048-GPU klastrów szkolenia masowych modeli językowych.połączenie między sieciami o niskim opóźnieniuumożliwił im osiągnięcie 93% efektywności skalowania, skracając czas szkolenia dla modelu 175 miliardów parametrów z 42 dni do zaledwie 19 dni.Zaawansowane mechanizmy kontroli zatłoczenia rozwiązania eliminowały utratę pakietów podczas fazy komunikacji all-to-all, utrzymywanie stałej wydajności przez cały przedłużony proces szkoleniowy.
W miarę jak modele sztucznej inteligencji stale rosną w rozmiarze i złożoności, wymaganiaSieci sztucznej inteligencjiProgram Mellanox obejmuje technologie 400G NDR InfiniBand i 800G Ethernet, zapewniając, że szerokość pasma sieci będzie nadal przewyższać wymagania obliczeniowe.Zobowiązanie firmy dopołączenie między sieciami o niskim opóźnieniuInnowacyjność zapewnia organizacjom jasną drogę do skalowania ich działalności.Kluster GPUwdrożenia bez ograniczeń sieci.
W wyścigu na rozwój zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji, wydajność sieci stała się kluczowym czynnikiem odróżniającym.Sieci sztucznej inteligencjirozwiązania przekształcają sieć z wąskiego gardła w strategiczną zaletę, umożliwiając organizacjom maksymalizację zwrotu z inwestycji w GPU i przyspieszenie innowacji.Dla każdej firmy poważnej w sztucznej inteligencji, inwestowanie w zoptymalizowaną infrastrukturę sieciową nie jest już opcjonalne, lecz niezbędne dla osiągnięcia przewagi konkurencyjnej.