Analiza architektury sieci Mellanox w celu wspierania szkolenia modeli sztucznej inteligencji na dużą skalę
September 28, 2025
Podsumowanie: Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na moc obliczeniową do szkolenie modeli AI, wąskie gardła sieci stają się krytycznym ograniczeniem. Ten artykuł zagłębia się w to, jak wysokowydajne rozwiązania GPU networking firmy Mellanox (obecnie część NVIDIA), oparte na technologii Mellanox InfiniBand, budują szybkie połączenia niezbędne do efektywnego szkolenia ogromnych modeli AI, skracając czas szkolenia z tygodni do dni.
Skala nowoczesnych modeli AI, z liczbą parametrów rosnącą do setek miliardów, wymaga przetwarzania równoległego na tysiącach GPU. W tych rozproszonych klastrach czas, jaki GPU spędzają na oczekiwaniu na dane z innych węzłów — narzut komunikacyjny — może drastycznie obniżyć ogólną wydajność. Analizy branżowe sugerują, że w klastrach na dużą skalę nieefektywne sieci mogą pozostawiać ponad 50% drogiej mocy obliczeniowej GPU bezczynnej. Sieć nie jest już tylko rurą danych; jest centralnym układem nerwowym superkomputera AI.
Mellanox InfiniBand stał się de facto standardem łączenia GPU w środowiskach obliczeniowych o wysokiej wydajności (HPC) i AI. Jego architektura została specjalnie zaprojektowana, aby sprostać dokładnie wyzwaniom związanym z rozproszonym szkolenie modeli AI. Kluczowe zalety technologiczne obejmują:
- Niskie opóźnienia i wysoka przepustowość: Zapewnia opóźnienia w skali nanosekund i przepustowość przekraczającą 400 Gb/s (NDR), zapewniając przepływ danych między GPU z minimalnym opóźnieniem.
- Zdalny bezpośredni dostęp do pamięci (RDMA): Umożliwia GPU bezpośrednie odczytywanie i zapisywanie w pamięci innych GPU, pomijając procesor i jądro systemu operacyjnego. To radykalnie zmniejsza opóźnienia i obciążenie procesora.
- Sharp™ In-Network Computing: Rewolucyjna funkcja, która przenosi operacje redukcji (takie jak MPI_ALLREDUCE) do samych przełączników sieciowych. To przekształca sieć z pasywnej w aktywną, przyspieszając operacje zbiorcze, które są fundamentalne dla szkolenia AI.
Wyższość architektoniczna Mellanox InfiniBand przekłada się bezpośrednio na wymierne wyniki biznesowe i badawcze. Testy porównawcze wykazują znaczne różnice w wydajności w porównaniu z alternatywnymi technologiami sieciowymi.
| Scenariusz szkoleniowy | Standardowa sieć Ethernet | Sieć Mellanox InfiniBand | Wzrost wydajności |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPU) | ~ 6,5 godziny | ~ 4,2 godziny | 35% szybciej |
| BERT-Large (1024 GPU) | ~ 85 godzin | ~ 48 godzin | 43% szybciej |
Te wzrosty wydajności bezpośrednio przekładają się na niższe koszty obliczeniowe w chmurze, szybsze cykle iteracji dla badaczy i szybszy czas wprowadzenia na rynek produktów opartych na AI.
Trajektoria AI wymaga sieci, która może się skalować. Plan rozwoju Mellanox InfiniBand, z planowanym przejściem do 800 Gb/s (XDR) i więcej, zapewnia, że sieć nie będzie czynnikiem ograniczającym dla innowacji AI nowej generacji. Jego bezproblemowa integracja z ramami NVIDIA NGC i stosami obliczeniowymi zapewnia holistyczne, zoptymalizowane rozwiązanie dla przedsiębiorstw budujących swoją infrastrukturę AI.
Dla każdej organizacji poważnie myślącej o wykorzystaniu sztucznej inteligencji na dużą skalę, optymalizacja infrastruktury sieciowej nie jest już opcjonalna. Inwestycja w wysokowydajne GPU networking z Mellanox InfiniBand jest strategicznym imperatywem, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji w klastry GPU, przyspieszyć badania i rozwój oraz utrzymać przewagę konkurencyjną. Jest to podstawowa technologia, która umożliwia efektywne i skalowalne szkolenie modeli AI.