Điểm nghẽn mạng trong cụm đào tạo AI: Giải pháp từ Mellanox

Giải quyết các nút thắt mạng lưới tập hợp đào tạo AI: Giải pháp mạng hiệu suất cao của Mellanox

Santa Clara, California.Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo phát triển theo cấp số nhân về kích thước và độ phức tạp, các mạng trung tâm dữ liệu truyền thống đang trở thành nút chai chính trong hiệu quả đào tạo AI.Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại và kiến trúc học sâu đòi hỏi giao tiếp liền mạch qua hàng ngàn GPUMellanox Technologies, hiện là một phần của NVIDIA, giải quyết những thách thức này với các công nghệ chuyên dụng.Mạng AIcác giải pháp được thiết kế để loại bỏ các nút thắt trong quy mô lớnGPU clustertriển khai, cho phép các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đạt được hiệu suất đào tạo chưa từng có thông qua tối ưu hóakết nối liên kết chậmcông nghệ.

Sự bế tắc mạng AI: Khi GPU chờ dữ liệu

Trong đào tạo AI phân tán, bản chất song song của công việc trên hàng trăm hoặc hàng ngàn máy gia tốc có nghĩa là giao tiếp giữa các nút chậm ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian hoàn thành công việc tổng thể.Trong mỗi lần lặp lại đào tạo, các gradient phải được đồng bộ hóa trên tất cả các công nhân, một quá trình có thể tiêu thụ 30-50% tổng thời gian đào tạo trong các mạng được thiết kế kém.Vấn đề ngày càng trầm trọng khi các thông số mô hình tăng lên hàng nghìn tỷCác nghiên cứu cho thấy rằng chỉ một sự gia tăng độ trễ 100 microsecond trong mộtGPU clustercó thể làm giảm hiệu quả đào tạo tổng thể lên đến 15%, chuyển thành chi phí tính toán cao hơn đáng kể và thời gian giải quyết lâu hơn cho các sáng kiến AI quan trọng.

Kiến trúc mạng tối ưu hóa AI của Mellanox

Mellanox đang tiến gần đếnMạng AIthách thức thông qua một kiến trúc toàn diện được thiết kế đặc biệt cho các mô hình giao tiếp độc đáo của khối lượng công việc AI phân tán.Giải pháp kết hợp phần cứng tiên tiến với phần mềm thông minh để tạo ra một cấu trúc tính toán liền mạch.

• InfiniBand với công nghệ SHARP:Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) thực hiện tính toán trong mạng, chuyển tải các hoạt động giảm tải từ máy chủ GPU sang chính các công tắc mạng.Cách tiếp cận mang tính cách mạng này loại bỏ nhiều chuyển dữ liệu giữa các nút, tăng tốc đáng kể các hoạt động tập thể.
• RDMA Truyền thông nhanh:Truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa cho phép GPU trao đổi dữ liệu trực tiếp với GPU ngang hàng trên mạng với sự tham gia tối thiểu của CPU, giảm độ trễ và giải phóng bộ xử lý máy chủ cho các nhiệm vụ tính toán.
• Đường dẫn thích nghi và kiểm soát tắc nghẽn:Các thuật toán thông minh định tuyến lưu lượng truy cập động xung quanh các điểm nóng và quản lý tắc nghẽn trước khi nó ảnh hưởng đến hiệu suất, duy trì thông lượng nhất quán ngay cả trong thời gian giao tiếp cao điểm.
• Công nghệ GPU đa máy chủ:Cho phép nhiều máy chủ GPU kết nối thông qua một bộ chuyển đổi duy nhất, tăng mật độ và giảm chi phí cơ sở hạ tầng trong khi duy trì băng thông đầy đủ.

Cải thiện hiệu suất có thể định lượng cho khối lượng công việc AI

Tác động của Mellanox tối ưu hóakết nối liên kết chậmcông nghệ có thể đo lường qua các chỉ số hiệu suất chính cho các cụm đào tạo AI. Việc triển khai trong thế giới thực cho thấy những lợi thế đáng kể so với các phương pháp tiếp cận mạng thông thường.

Những cải tiến này trực tiếp chuyển thành giảm thời gian đào tạo cho các mô hình, chi phí điện toán đám mây thấp hơn và chu kỳ lặp nhanh hơn cho các nhóm nghiên cứu AI.

Biến đổi nền kinh tế cơ sở hạ tầng AI

Ngoài hiệu suất thô, MellanoxMạng AIBằng cách tối đa hóa tỷ lệ sử dụng GPU,các tổ chức có thể đạt được kết quả tính toán tương tự với ít nút hơn hoặc hoàn thành nhiều công việc đào tạo trong cùng một đầu tư cơ sở hạ tầngCác thời gian đào tạo giảm cho phép các nhà nghiên cứu lặp lại nhanh hơn, tăng tốc độ đổi mới.cơ sở hạ tầng mạng trở thành một tài sản chiến lược hơn là một ràng buộc, cho phép các tổ chức giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp mà trước đây là không thực tế do các nút thắt truyền thông.