Wąskie Gardła Sieciowe w Klastrach Szkoleniowych AI: Rozwiązania Dostarczane przez Mellanox

Informacja prasowa: W miarę jak modele Sztucznej Inteligencji rosną wykładniczo w złożoności, zapotrzebowanie na wysokowydajne, skalowalne obliczenia nigdy nie było większe. Krytycznym, ale często pomijanym elementem jest podstawowa sieci AI infrastruktura, która łączy tysiące GPU. Mellanox, pionier w rozwiązaniach interkonektów o wysokiej wydajności, rozwiązuje to precyzyjne wyzwanie dzięki swojej najnowocześniejszej technologii interkonekt o niskiej latencji, zaprojektowanej w celu wyeliminowania wąskich gardeł i zmaksymalizowania wydajności każdego klaster GPU.

Nowoczesne szkolenia AI, szczególnie dla Dużych Modeli Językowych (LLM) i wizji komputerowej, opierają się na przetwarzaniu równoległym w ogromnych tablicach GPU. Analizy branżowe wskazują, że w klastrze 1024 GPU, wąskie gardła związane z siecią mogą spowodować spadek wykorzystania GPU z potencjalnych 95% do poniżej 40%. Ta nieefektywność przekłada się bezpośrednio na wydłużony czas szkolenia, zwiększone zużycie energii i znacznie wyższe koszty operacyjne, co sprawia, że zoptymalizowana sieci AI jest nie tylko zaletą, ale koniecznością.

Podejście Mellanox jest holistyczne, zapewniając kompletny stos infrastruktury zaprojektowany dla obciążeń AI. Rdzeniem tego rozwiązania jest rodzina przełączników Ethernet Spectrum i seria Smart Network Interface Cards (NIC) ConnectX. Komponenty te są specjalnie zaprojektowane do współdziałania, tworząc bezproblemowy potok danych między serwerami.

Kluczowe różnice technologiczne obejmują:

• Obliczenia w sieci: Przenosi zadania przetwarzania danych z procesora na NIC, radykalnie redukując opóźnienia.
• Adaptacyjne routowanie i RoCE: Zapewnia optymalny wybór ścieżki danych i wykorzystuje RDMA over Converged Ethernet (RoCE) dla wydajnej komunikacji interkonekt o niskiej latencji.
• Skalowalna hierarchiczna struktura: Obsługuje architektury Clos (leaf-spine) bez blokowania, które mogą skalować się do dziesiątek tysięcy portów bez pogorszenia wydajności.

Skuteczność rozwiązania Mellanox jest udowodniona w rzeczywistych wdrożeniach. Poniższa tabela ilustruje porównanie wydajności między standardową siecią TCP/IP a strukturą Mellanox RoCE w środowisku szkoleniowym AI na dużą skalę.

Dla przedsiębiorstw i instytucji badawczych inwestujących miliony w zasoby obliczeniowe GPU, sieć jest centralnym układem nerwowym, który określa ogólny ROI. Rozwiązania sieci AI firmy Mellanox zapewniają krytyczny interkonekt o niskiej latencji wymagany do zapewnienia, że wielowęzłowy klaster GPU działa jako jeden, spójny superkomputer. Przekłada się to na szybszy czas uzyskiwania wglądu, obniżony całkowity koszt posiadania (TCO) i możliwość podejmowania bardziej ambitnych wyzwań AI.