Mellanox AI Duży Model Szkolenia Architektura Sieci Analiza

Santa Clara, Kalifornia.W związku z exponencjalnym wzrostem wielkości i złożoności modeli sztucznej inteligencji, tradycyjne architektury sieci stały się głównym wąskim gardłemSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiEfektywność.Mellanox InfiniBandTechnologia ta jest odpowiedzią na to wyzwanie, zapewniającSieci GPUInfrastruktura niezbędna do szkolenia przyszłych modeli fundacji bez ograniczeń komunikacyjnych.

Ewolucja z milionów do bilionów parametrów w modelowaniu podstaw zasadniczo zmieniła wymagania dotyczące infrastruktury szkoleniowej.Dzisiejszy ogromny równoległośćSzkolenie modeli sztucznej inteligencjiObciążenia robocze są ograniczone możliwością synchronizacji gradientów i parametrów w tysiącach procesorów graficznych.Standardowe sieci Ethernet wprowadzają znaczne ograniczenia czasu opóźnienia i przepustowości, które mogą zmniejszyć ogólną wydajność klastra do poniżej 50% w przypadku dużych zadań szkoleniowych, czyniąc zaawansowaneSieci GPUrozwiązania nie tylko korzystne, ale niezbędne.

Mellanox InfiniBandTechnologia ta zapewnia kilka kluczowych zalet, które czynią ją idealną dla dużych środowisk szkoleniowych sztucznej inteligencji:

• Ultra niska opóźnienie:Dzięki opóźnieniu od końca do końca poniżej 600 nanosekund, InfiniBand minimalizuje koszty komunikacji, które nękają rozproszone szkolenie, zapewniając, że GPU spędzają więcej czasu na obliczeniach i mniej czasu na czekaniu.
• Wysoka gęstość przepustowości:NDR 400G InfiniBand zapewnia przepustowość 400Gb/s na port, umożliwiając bezproblemową wymianę danych między GPU i skracając czasy całkowitej pracy o do 70% w porównaniu z alternatywami Ethernet.
• Komputery sieciowe:Technologia Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) wykonuje operacje agregacji w przełącznikach sieciowych,drastyczne zmniejszenie ilości danych przesyłanych między węzłami i przyspieszenie zbiorowych operacji.
• Adaptacyjna trasa:Dynamiczny wybór ścieżki zapewnia optymalne wykorzystanie dostępnej przepustowości i zapobiega zatłoczeniu sieci, utrzymując stałą wydajność nawet w okresach szczytu komunikacji.

Różnica wydajności między InfiniBand a technologiami alternatywnymi staje się coraz bardziej znacząca wraz ze wzrostem wielkości modelu i skali klastra.Poniższa tabela przedstawia porównawcze wskaźniki wydajności do szkolenia modelu 100 miliardów parametrów na klastrze 512-GPU:

WyższośćMellanox InfiniBanddlaSzkolenie modeli sztucznej inteligencjijest udowodnione poprzez jego przyjęcie w wiodących instytucjach badawczych AI i dostawcach chmur.Wielkie firmy technologiczne zgłosiły osiągnięcie ponad 90% efektywności skalowania podczas szkolenia dużych modeli językowych w klastrach przekraczających 10Ten poziom wydajności umożliwia badaczom szybszą iterację i szkolenie większych modeli niż dotychczas możliwe.przyspieszenie tempa innowacji w zakresie sztucznej inteligencji.

W miarę jak modele sztucznej inteligencji będą rosnąć w rozmiarze i złożoności, sieć będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w określeniu efektywności szkolenia.Mellanox InfiniBandtechnologia rozwija się już w celu wspierania 800G i innych technologii, zapewniając, że infrastruktura sieciowa nie stanie się czynnikiem ograniczającym przyszłe postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji.Architektura nieodłącznego wsparcia dla obliczeń w sieci zapewnia również ścieżkę do jeszcze bardziej wyrafinowanego rozładowania operacji zbiorowych w przyszłości.

Dla organizacji, które poważnie traktują rozwój sztucznej inteligencji, inwestowanie w odpowiednią infrastrukturę sieciową jest tak samo ważne jak wybór odpowiednich procesorów graficznych.Mellanox InfiniBandarchitektura zapewnia wydajność, skalowalność,i efektywności niezbędnych do maksymalizacji zwrotu z inwestycji w infrastrukturę sztucznej inteligencji oraz przyspieszenia czasu do odkrycia nowej generacji przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji.