Λύση επιτάχυνσης κατάρτισης τεχνητής νοημοσύνης: Ενσωμάτωση των κλαστρών DPU και GPU Mellanox

Η εκθετική ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης έχει δημιουργήσει πρωτοφανείς απαιτήσεις για την υποδομή υπολογιστών,ιδιαίτερα σε κατανεμημένα περιβάλλοντα εκπαίδευσης όπου χιλιάδες GPUs πρέπει να εργαστούν από κοινούΚαθώς οι παράμετροι του μοντέλου αυξάνονται σε τρισεκατομμύρια και τα σύνολα δεδομένων επεκτείνονται σε petabytes, οι παραδοσιακές αρχιτεκτονικές διακομιστών αγωνίζονται με το κόστος επικοινωνίας, τα μπουκάλια κίνησης δεδομένων,και την αναποτελεσματική χρήση των πόρωνΤο άρθρο αυτό διερευνά πώς ηMellanox DPU(Μονάδα επεξεργασίας δεδομένων) μεταμορφώνειΕκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνηςυποδομή με την απόσυρση κρίσιμων λειτουργιών δικτύωσης, αποθήκευσης και ασφάλειας από τους ξενιστές CPU, δημιουργώντας βελτιστοποιημέναΔικτύωση GPUπεριβάλλοντα που προσφέρουν πρωτοποριακές επιδόσεις και αποδοτικότητα για φορτία εργασίας μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας.

Η παραδοσιακή αρχιτεκτονική κέντρου δεδομένων έχει φτάσει στα όριά της στην υποστήριξη των σύγχρονων φόρτων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης.και πρωτόκολλα ασφαλείας παράλληλα με την επεξεργασία των αιτήσεων, δημιουργώντας σημαντικές γενικές δαπάνες που μειώνουν τη συνολική αποτελεσματικότητα του συστήματος.Εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνηςΗ ανάλυση του κλάδου αποκαλύπτει ότι στα τυπικά AI clusters, η μέτρηση των επιταχυντικών είναι πολύ πιο σημαντική.Το 25-40% των κύκλων CPU host καταναλώνεται από εργασίες υποδομής και όχι από υπολογισμούς, δημιουργώντας ένα ουσιαστικό εμπόδιο που περιορίζει την απόδοση των επενδύσεων στην υποδομή GPU.καθιστώντας απαραίτητη μια νέα αρχιτεκτονική προσέγγιση για τη συνεχή πρόοδο στην τεχνητή νοημοσύνη.

• Τα έξοδα επικοινωνίας:Η κατανεμημένη εκπαίδευση απαιτεί συνεχή συγχρονισμό κλίσης σε εκατοντάδες ή χιλιάδες GPU, δημιουργώντας τεράστια πίεση στην υποδομή δικτύου που συχνά γίνεται το κύριο μπουκάλιο.
• Σκουπίδια προεπεξεργασίας δεδομένων:Η τροφοδοσία δεδομένων σε διαδικασίες εκπαίδευσης απαιτεί μαζικές λειτουργίες Ε/Υ που ανταγωνίζονται με υπολογιστικές εργασίες για τους πόρους CPU και μνήμης.
• Ασφάλεια και πολυκατοικία:Τα κοινά ερευνητικά περιβάλλοντα απαιτούν ισχυρή απομόνωση μεταξύ των έργων και των χρηστών χωρίς να θυσιάζονται οι επιδόσεις.
• Πληρότητα διαχείρισης:Η οργάνωση χιλιάδων GPU σε πολλαπλά ράκ απαιτεί εξελιγμένες δυνατότητες προμήθειας, παρακολούθησης και αντιμετώπισης προβλημάτων.
• Ενέργεια και αποδοτικότητα κόστους:Η κατανάλωση ενέργειας και οι περιορισμοί χώρου γίνονται σημαντικές ανησυχίες σε κλίμακα, απαιτώντας βέλτιστη απόδοση ανά βατ και ανά μονάδα ράφης.

Αυτές οι προκλήσεις απαιτούν μια ριζική επανεξέταση της αρχιτεκτονικής κέντρου δεδομένων ειδικά γιαΕκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνηςφορτία εργασίας.

ΗMellanox DPUαντιπροσωπεύει μια αλλαγή παραδείγματος στην αρχιτεκτονική κέντρου δεδομένων, μετακινώντας λειτουργίες υποδομής από host CPUs σε εξειδικευμένους επεξεργαστές που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για την κίνηση δεδομένων, την ασφάλεια,και αποθήκευσηςΗ προσέγγιση αυτή δημιουργεί μια διαχωρισμένη αρχιτεκτονική όπου κάθε συστατικό εξειδικεύεται στην βέλτιστη λειτουργία του: GPU για υπολογισμό, CPU για λογική εφαρμογής και DPU για υπηρεσίες υποδομής.

• Εταιρική σύνδεση με επιταχυνόμενο υλικό:ΗMellanox DPUενσωματώνει προηγμένους προσαρμογείς δικτύου ConnectX με τεχνολογία RDMA (Remote Direct Memory Access),Επιτρέπει την απευθείας επικοινωνία GPU-GPU σε όλο το δίκτυο με ελάχιστη συμμετοχή του CPU και εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση.
• Υπολογιστές σε δίκτυο:Η τεχνολογία SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) εκφορτώνει από τους διακομιστές στα διακόπτες δικτύου τις πράξεις συλλογικής επικοινωνίας (όπως το MPI all-reduce),να επιταχύνει δραματικά τον κατανεμημένο συγχρονισμό της εκπαίδευσης.
• Αποθήκευση:Το NVMe over Fabrics (NVMe-oF) επιταχυνόμενο από υλικό επιτρέπει την άμεση πρόσβαση σε συσκευές απομακρυσμένης αποθήκευσης, παρακάμπτοντας τις CPU υποδοχής και μειώνοντας τα προβλήματα φόρτωσης δεδομένων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.
• Απομόνωση ασφαλείας:Οι δυνατότητες εμπιστοσύνης και απομόνωσης που βασίζονται στο υλικό επιτρέπουν την ασφαλή πολυκατοικία χωρίς επιβαρύνσεις απόδοσης, κρίσιμες για κοινά ερευνητικά περιβάλλοντα.
• Διαχείριση υποδομής:Οι DPU παρέχουν δυνατότητες διαχείρισης εκτός ζώνης για βελτιωμένη παρακολούθηση, προμήθεια και συντήρηση των διακομιστών GPU.

Αυτή η ολοκληρωμένη προσέγγιση μετατρέπειΔικτύωση GPUαπό ένα δυνητικό εμπόδιο σε ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα για τους ερευνητικούς οργανισμούς AI.

ΕγκατάστασηMellanox DPUη τεχνολογία στην παραγωγή περιβάλλοντα τεχνητής νοημοσύνης δείχνουν σημαντικές βελτιώσεις σε όλους τους βασικούς δείκτες απόδοσης.Τα ακόλουθα δεδομένα αντιπροσωπεύουν συγκεντρωτικά αποτελέσματα από πολλαπλές εκτελέσεις μεγάλης κλίμακας:

Αυτές οι μετρήσεις μεταφράζονται απευθείας σε ταχύτερους κύκλους έρευνας, χαμηλότερα υπολογιστικά κόστη και την ικανότητα αντιμετώπισης πιο πολύπλοκων προβλημάτων εντός πρακτικών περιορισμών.

Η ολοκλήρωσηMellanox DPUΗ τεχνολογία με τα GPU clusters αντιπροσωπεύει κάτι περισσότερο από μια σταδιακή βελτίωση· συνιστά μια θεμελιώδης αρχιτεκτονική αλλαγή που αντιμετωπίζει τις βασικές προκλήσεις των σύγχρονωνΕκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνηςΜε τη μεταφορά λειτουργιών υποδομής σε εξειδικευμένους επεξεργαστές, οι οργανισμοί μπορούν να επιτύχουν πρωτοφανή επίπεδα απόδοσης, αποτελεσματικότητας,και κλιμακωτότητα στις πρωτοβουλίες μάθησης μηχανών τουςΗ προσέγγιση αυτή προετοιμάζει τις επενδύσεις σε υποδομές τεχνητής νοημοσύνης για το μέλλον, δημιουργώντας ένα ευέλικτο, καθορισμένο από το λογισμικό θεμέλιο που μπορεί να προσαρμοστεί στις εξελισσόμενες απαιτήσεις φόρτου εργασίας και στις αναδυόμενες τεχνολογίες.

Καθώς τα μοντέλα AI συνεχίζουν να αυξάνονται σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, η στρατηγική σημασία της βελτιστοποιημένης υποδομής θα αυξηθεί μόνο.Οι οργανισμοί που υιοθετούν DPU-επιταχυνόμενες αρχιτεκτονικές σήμερα θα αποκτήσουν σημαντικά ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα στην ταχύτητα της έρευνας, λειτουργική αποτελεσματικότητα και υπολογιστική ικανότητα.