Phân tích kiến trúc mạng của Mellanox để hỗ trợ đào tạo mô hình AI lớn

Tóm tắt:Khi nhu cầu tính toán của trí tuệ nhân tạo bùng nổ, mạng đã trở thành nút thắt quan trọng. Phân tích này đi sâu vào cách các công nghệ mạng GPU tiên tiến của Mellanox InfiniBand đang kiến trúc nên cấu trúc hiệu suất cao, độ trễ thấp cần thiết để huấn luyện mô hình AI hiệu quả và có thể mở rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn và các mạng nơ-ron phức tạp khác.

Mô hình huấn luyện mô hình AI đã chuyển từ thiết lập một máy chủ duy nhất sang các phép tính song song hàng loạt trên hàng nghìn GPU. Trong các cụm phân tán này, thời gian dành cho việc truyền dữ liệu giữa các GPU thường có thể vượt quá thời gian dành cho việc tính toán thực tế. Các phân tích trong ngành cho thấy rằng đối với các cụm quy mô lớn, nút thắt cổ chai mạng có thể khiến tỷ lệ sử dụng GPU giảm xuống dưới 50%, thể hiện sự lãng phí đáng kể tài nguyên tính toán và đầu tư vốn. mạng GPU hiệu quả không còn là một thứ xa xỉ; nó là trụ cột cơ bản để đạt được hiệu suất cao và lợi tức đầu tư.

Công nghệ Mellanox (hiện là một phần của NVIDIA) InfiniBand được thiết kế từ đầu để đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của điện toán hiệu năng cao và AI. Kiến trúc của nó cung cấp một số lợi thế chính so với Ethernet truyền thống để kết nối GPU:

• Độ trễ cực thấp: Độ trễ đầu cuối dưới 600 nano giây, giảm đáng kể thời gian chờ giao tiếp giữa các nút.
• Băng thông cao: Hỗ trợ tốc độ 200Gb/s (HDR) và 400Gb/s (NDR) trên mỗi cổng, đảm bảo luồng dữ liệu đến GPU không bị gián đoạn.
• Truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa (RDMA): Cho phép GPU trong các máy chủ khác nhau đọc và ghi vào bộ nhớ của nhau trực tiếp, bỏ qua CPU và nhân hệ điều hành. "Bỏ qua nhân" này làm giảm đáng kể chi phí và độ trễ.

Ngoài tốc độ thô, Mellanox InfiniBand kết hợp các công nghệ tinh vi rất quan trọng đối với các công việc huấn luyện mô hình AI quy mô lớn.

SHARP là một công nghệ điện toán trong mạng mang tính cách mạng. Thay vì gửi tất cả dữ liệu trở lại một nút tính toán để tổng hợp (ví dụ: trong các hoạt động all-reduce phổ biến trong quá trình huấn luyện), SHARP thực hiện thao tác tổng hợp trong chính các bộ chuyển mạch mạng. Điều này làm giảm đáng kể khối lượng dữ liệu đi qua mạng và giảm thời gian giao tiếp tập thể tới 50%, trực tiếp tăng tốc tiến độ huấn luyện.

Cấu trúc InfiniBand sử dụng định tuyến thích ứng để phân phối động lưu lượng trên nhiều đường dẫn, ngăn chặn các điểm nóng và tắc nghẽn liên kết. Kết hợp với các cơ chế kiểm soát tắc nghẽn tiên tiến, điều này đảm bảo việc phân phối dữ liệu có thể dự đoán và hiệu quả ngay cả trong các mẫu giao tiếp không đồng nhất điển hình của khối lượng công việc AI.

Những lợi ích của cấu trúc InfiniBand được dịch trực tiếp thành kết quả cuối cùng cho các dự án AI. Bảng sau minh họa những cải thiện hiệu suất điển hình được quan sát trong môi trường huấn luyện quy mô lớn:

Đối với các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu nghiêm túc về việc vượt qua ranh giới của AI, việc đầu tư vào một mạng hiệu suất cao là quan trọng như việc đầu tư vào GPU mạnh mẽ. Mellanox InfiniBand cung cấp một kiến trúc đã được chứng minh, có thể mở rộng giúp loại bỏ nút thắt cổ chai mạng, tối đa hóa đầu tư GPU và rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển cho các mô hình AI mới. Bằng cách cho phép lặp lại nhanh hơn và các thử nghiệm phức tạp hơn, nó mang lại lợi thế cạnh tranh hữu hình trong cuộc đua đổi mới AI.

Để tìm hiểu thêm về cách các giải pháp mạng GPU Mellanox InfiniBand có thể tối ưu hóa cơ sở hạ tầng huấn luyện mô hình AI của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo ý kiến của đối tác mạng NVIDIA được chứng nhận. Yêu cầu đánh giá kiến trúc được cá nhân hóa để mô hình hóa hiệu suất và mức tăng hiệu quả mà khối lượng công việc cụ thể của bạn có thể đạt được.