Analiza architektury sieci Mellanox dla obsługi szkolenia dużych modeli AI

Podsumowanie:Ponieważ wymagania obliczeniowe sztucznej inteligencji eksplodują, sieć stała się kluczowym wąskim gardłem.Sieci GPUTechnologie te tworzą wysokiej wydajności, niskiego opóźnienia tkankę niezbędną do efektywnego i skalowalnegoSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiZastosowanie dużych modeli językowych i innych złożonych sieci neuronowych.

ParadigmaSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiW tych rozproszonych klastrach,czas przechowywania danych pomiędzy procesorami graficznymi może często przekraczać czas faktycznego obliczaniaAnaliza branżowa sugeruje, że w przypadku dużych klastrów wąskie gardła sieciowe mogą doprowadzić do spadku wskaźników wykorzystania procesora graficznego poniżej 50%.stanowiące znaczące marnotrawienie zasobów obliczeniowych i inwestycji kapitałowychWydajny.Sieci GPUnie jest już luksusem; jest podstawowym ogniwem osiągania wysokiej wydajności i zwrotu z inwestycji.

Technologia Mellanox (obecnie część NVIDIA) InfiniBand została zaprojektowana od podstaw, aby sprostać rygorystycznym wymaganiom obliczeniowym o wysokiej wydajności i sztucznej inteligencji.Jego architektura zapewnia kilka kluczowych zalet w porównaniu z tradycyjnym Ethernetem do łączenia GPU:

• Ultra niska opóźnienie:Wylotowość od końca do końca mniejsza niż 600 nanosekund, drastycznie zmniejszając czas oczekiwania na komunikację między węzłami.
• Duża przepustowość:Wspieranie prędkości 200Gb/s (HDR) i 400Gb/s (NDR) na port, zapewniające przepływ danych do procesorów graficznych bez przerw.
• Odległy bezpośredni dostęp do pamięci (RDMA):Umożliwia procesorom graficznym na różnych serwerach odczytywanie i zapisywanie do pamięci siebie bezpośrednio, omijając procesor i jądro systemu operacyjnego.

Poza prędkością,Mellanox InfiniBandWłącza zaawansowane technologie, które są kluczowe dla dużychSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiPraca.

SHARP jest rewolucyjną technologią komputerową w sieci. Zamiast wysyłać wszystkie dane z powrotem do węzła obliczeniowego do agregacji (np. w operacjach redukcji wszystkich, które są powszechne w szkoleniu),SHARP wykonuje operację agregacji wewnątrz przełączników sieciowychTo znacząco zmniejsza ilość danych przechodzących przez sieć i skraca czas komunikacji zbiorowej nawet o 50%, bezpośrednio przyspieszając harmonogram szkolenia.

W połączeniu z zaawansowanymi mechanizmami kontroli zatłoczenia, system InfiniBand wykorzystuje adaptive routing, aby dynamicznie rozdzielić ruch na wielu ścieżkach, zapobiegając zagrożeniom i zatłoczeniu połączeń.zapewnia to przewidywalne i wydajne dostarczanie danych nawet w nienormalnych modelach komunikacji typowych dla obciążeń roboczych AI.

Korzyści płynu InfiniBand przekładają się bezpośrednio na wyniki końcowe dla projektów sztucznej inteligencji.Poniższa tabela przedstawia typowe poprawy wyników obserwowane w środowiskach szkoleniowych na dużą skalę:

Dla przedsiębiorstw i instytucji badawczych, które chcą poszerzyć granice sztucznej inteligencji, inwestowanie w sieć o wysokiej wydajności jest tak samo ważne jak inwestowanie w potężne procesory graficzne.Mellanox InfiniBandzapewnia sprawdzoną, skalowalną architekturę, która eliminuje wąski gardło sieci, maksymalizuje inwestycje w procesory graficzne i znacznie skraca cykl rozwoju nowych modeli sztucznej inteligencji.Dzięki szybszemu iterowaniu i bardziej złożonym eksperymentom, zapewnia ona namacalną przewagę konkurencyjną w wyścigu za innowacjami w zakresie sztucznej inteligencji.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Mellanox InfiniBandSieci GPUrozwiązania mogą zoptymalizowaćSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiInfrastruktura, zalecamy konsultację z certyfikowanym partnerem sieciowym NVIDIA.Poproś o spersonalizowany przegląd architektury, aby zmodelować osiągnięcia wydajności i wydajności, jakie mogą osiągnąć Twoje konkretne obciążenia pracą.