Tăng Tốc Huấn Luyện AI với Cụm DPU & GPU Mellanox

Giải pháp tăng tốc đào tạo AI: Tích hợp Mellanox DPU và GPU Cluster

September 18, 2025

AI Training Acceleration: Giải phóng hiệu suất với Mellanox DPU và GPU Cluster Integration

Toàn cầu, [ngày]Các mô hình AI hiện đại, với hàng tỷ tham số, có thể tạo ra một hệ thống thông tin thông minh thông minh.đòi hỏi hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để đào tạo trên phần cứng thông thường, tạo ra một nút thắt đáng kể cho sự đổi mới và thời gian đưa ra thị trường.Bài viết này khám phá một giải pháp biến đổi, tăng tốc và tối ưu hóa các hoạt động tập trung vào dữ liệu bằng cách tích hợpMellanox DPU(Đơn vị xử lý dữ liệu) với các tập hợp GPU dày đặc, tạo ra một kiến trúc toàn diện được thiết kế đặc biệt choĐào tạo AIvà cao hơnMạng GPU.

Thời đại mới của AI chuyên sâu về tính toán

Khu vực AI đang trải qua một sự thay đổi mô hình quy mô của các mô hình như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình nền tảng đang phát triển theo cấp số nhânđòi hỏi phải chuyển từ thiết lập máy chủ duy nhất đến quy mô lớnTrong môi trường này, hàng ngàn GPU phải làm việc phối hợp, liên tục giao tiếp để đồng bộ hóa dữ liệu và gradient.được chỉ định bởi mạng lưới, trở thành yếu tố quyết định chính của thời gian đào tạo tổng thể và sử dụng tài nguyên.và các giao thức an ninh không còn khả thi, vì nó ăn cắp các chu kỳ quý giá từ nhiệm vụ tính toán chính.

Các nút thắt quan trọng trong đào tạo AI phân tán

Các tổ chức triển khai các nhóm GPU quy mô lớn choĐào tạo AIphải đối mặt với một số thách thức liên kết với nhau cản trở hiệu suất và tăng chi phí:

CPU Overhead:CPU máy chủ trở thành một nút thắt, bị áp đảo bởi chi phí tổng quát của bộ đống truyền thông xử lý (ví dụ: TCP / IP), trình điều khiển lưu trữ và các nhiệm vụ ảo hóa,để lại ít dung lượng cho khối lượng công việc AI thực tế.
Không giao tiếp hiệu quả:Mạng tiêu chuẩn có thể giới thiệu độ trễ đáng kể và jitter trong tất cả các hoạt động giảm quan trọng để đồng bộ hóa gradient trên các nút trongMạng GPUĐiều này dẫn đến GPU ngồi không hoạt động, chờ dữ liệu - một hiện tượng được gọi là "struggling".
Dòng dữ liệu không đầy đủ:Quá trình đào tạo là một đường ống dữ liệu. Nếu dữ liệu không thể được cung cấp từ lưu trữ đến GPU với tốc độ đủ, các máy gia tốc mạnh nhất sẽ được sử dụng không đầy đủ, lãng phí đầu tư vốn.
Chi phí bảo mật và chi phí chung đa thuê:Việc áp dụng cách ly bảo mật và đa thuê trong các cụm được chia sẻ làm tăng thêm gánh nặng cho CPU, thêm sự phức tạp và suy giảm hiệu suất.

Giải pháp tích hợp: Dỡ tải, tăng tốc và tối ưu hóa với Mellanox DPU

Giải pháp cho những nút thắt này là chuyển tải các nhiệm vụ cơ sở hạ tầng tập trung từ CPU chủ đến một phần cứng chuyên dụng được thiết kế cho mục đích đó:Mellanox DPUDPU là một bộ xử lý mang tính cách mạng kết hợp các lõi Arm mạnh mẽ với giao diện mạng hiệu suất cao và các công cụ dữ liệu có thể lập trình.

Khi tích hợp vào một máy chủ GPU,Mellanox DPUtạo ra một kiến trúc phân loại biến đổi hiệu quả của cụm AI:

Mạng lưới tăng tốc bằng phần cứng:DPU tải toàn bộ ngăn xếp truyền thông từ máy chủ, xử lý các nhiệm vụ quan trọng trong phần cứng.cho phép GPU trao đổi dữ liệu trực tiếp trên mạng với độ trễ tối thiểu và không có sự tham gia của CPU, tối ưu hóa cơ bảnMạng GPU.
Lưu trữ:DPU có thể quản lý trực tiếp quyền truy cập vào lưu trữ được kết nối với mạng, lấy trước các tập dữ liệu đào tạo và di chuyển chúng trực tiếp vào bộ nhớ GPU,đảm bảo một nguồn dữ liệu liên tục và tốc độ cao để giữ cho các máy gia tốc được bão hòa hoàn toàn.
Tăng cường an ninh và cô lập:DPU cung cấp một khu vực tin cậy có nguồn gốc phần cứng, nó có thể xử lý các chính sách bảo mật, mã hóa và cách ly người thuê tại tốc độ dòng,giải tỏa các nhiệm vụ này khỏi máy chủ và cung cấp một môi trường an toàn hơn mà không phải hy sinh hiệu suất.
Quản lý có thể mở rộng:DPU cung cấp một nền tảng nhất quán cho quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép mở rộng quy mô của cụm mà không làm tăng sự phức tạp của hoạt động.

Kết quả có thể định lượng: Hiệu suất, hiệu quả và ROI

Sự hội nhập củaMellanox DPUvào các cụm AI mang lại những cải tiến đáng kể, có thể đo lường có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả:

Phương pháp đo	Cải thiện	Tác động
Sử dụng GPU	Tăng đến 30%	Chu kỳ sản xuất nhiều hơn từ các tài sản phần cứng hiện có.
Thời gian hoàn thành công việc	Giảm 20-40%	Chu kỳ lặp nhanh hơn cho các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học dữ liệu.
CPU Overhead cho Networking	Giảm đến 80%	Giải phóng các lõi CPU chủ để thực hiện nhiều nhiệm vụ AI hơn hoặc hợp nhất.
Hiệu quả hệ thống (TFLOPS/Watt)	Tăng đáng kể	Giảm tổng chi phí sở hữu (TCO) và cải thiện hiệu quả năng lượng.

Kết luận: Định nghĩa lại kiến trúc cho AI

Thời đại AI cũng là thời đại của máy tính tập trung dữ liệu. Thành công không còn được xác định bởi mật độ tính toán một mình mà bởi dữ liệu di chuyển hiệu quả giữa tính toán, lưu trữ và trên mạng.CácMellanox DPUgiải quyết nhu cầu này trực tiếp, cung cấp thông tin tình báo cần thiết trong đường dẫn dữ liệu để mở ra tiềm năng đầy đủ của mỗi GPU trong một cụm.Mạng GPUvà cung cấp dữ liệu, nó mở đường cho những bước đột phá nhanh hơn, chi phí hoạt động thấp hơn, và một cơ sở hạ tầng AI bền vững hơn.Cách tiếp cận tích hợp này đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới cho bất cứ ai nghiêm túc về quy mô lớnĐào tạo AI.