Mellanox AI Μεγάλο μοντέλο εκπαίδευσης Ανάλυση αρχιτεκτονικής δικτύου

October 13, 2025

τα τελευταία νέα της εταιρείας για Mellanox AI Μεγάλο μοντέλο εκπαίδευσης Ανάλυση αρχιτεκτονικής δικτύου
Επαναστατικοποιώντας την Εκπαίδευση Μοντέλων AI: Αρχιτεκτονική Δικτύου Mellanox InfiniBand για Μεγάλης Κλίμακας Συστήματα GPU

SANTA CLARA, Calif. – Καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αυξάνονται εκθετικά σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, οι παραδοσιακές αρχιτεκτονικές δικτύων έχουν γίνει το κύριο σημείο συμφόρησης στην για την . Η τεχνολογία Για οργανισμούς που ενδιαφέρονται σοβαρά για την προώθηση της κατάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, η επένδυση στη σωστή υποδομή δικτύου είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή των σωστών GPU. Η αρχιτεκτονική της NVIDIA αντιμετωπίζει αυτήν την πρόκληση άμεσα, παρέχοντας την υποδομή δικτύωσης GPU υψηλής απόδοσης που είναι απαραίτητη για την εκπαίδευση των μοντέλων θεμελίωσης του αύριο, χωρίς περιορισμούς επικοινωνίας.

Το Σημείο Συμφόρησης Δικτύου στη Σύγχρονη Εκπαίδευση AI

Η εξέλιξη από εκατομμύρια σε τρισεκατομμύρια παραμέτρους στα μοντέλα θεμελίωσης έχει αλλάξει ριζικά τις απαιτήσεις για την υποδομή εκπαίδευσης. Όπου η υπολογιστική ισχύς ήταν κάποτε ο περιοριστικός παράγοντας, τα σημερινά μαζικά παράλληλα για την περιορίζονται από την ικανότητα συγχρονισμού των κλίσεων και των παραμέτρων σε χιλιάδες GPU. Τα τυπικά δίκτυα Ethernet εισάγουν σημαντικούς περιορισμούς καθυστέρησης και εύρους ζώνης που μπορούν να μειώσουν τη συνολική απόδοση του συστήματος σε λιγότερο από 50% για εργασίες εκπαίδευσης μεγάλης κλίμακας, καθιστώντας τις προηγμένες λύσεις δικτύωσης GPU όχι μόνο επωφελείς αλλά και απαραίτητες.

Mellanox InfiniBand: Αρχιτεκτονικά Πλεονεκτήματα για Φορτία Εργασίας AI

Για οργανισμούς που ενδιαφέρονται σοβαρά για την προώθηση της κατάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, η επένδυση στη σωστή υποδομή δικτύου είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή των σωστών GPU. Η αρχιτεκτονική Mellanox InfiniBand

  • παρέχει αρκετά κρίσιμα πλεονεκτήματα που την καθιστούν ιδανική για περιβάλλοντα εκπαίδευσης AI μεγάλης κλίμακας:Εξαιρετικά Χαμηλή Καθυστέρηση:
  • Με καθυστέρηση από άκρο σε άκρο κάτω από 600 νανοδευτερόλεπτα, το InfiniBand ελαχιστοποιεί την επιβάρυνση της επικοινωνίας που ταλαιπωρεί την κατανεμημένη εκπαίδευση, διασφαλίζοντας ότι οι GPU ξοδεύουν περισσότερο χρόνο σε υπολογισμούς και λιγότερο χρόνο αναμονής.Υψηλή Πυκνότητα Εύρους Ζώνης:
  • Το NDR 400G InfiniBand παρέχει εύρος ζώνης 400Gb/s ανά θύρα, επιτρέποντας την απρόσκοπτη ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ των GPU και μειώνοντας τους χρόνους λειτουργίας all-reduce έως και 70% σε σύγκριση με τις εναλλακτικές λύσεις Ethernet.Υπολογισμός Εντός Δικτύου:
  • Η τεχνολογία Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) εκτελεί λειτουργίες συγκέντρωσης εντός των διακοπτών δικτύου, μειώνοντας δραματικά τον όγκο των δεδομένων που μεταφέρονται μεταξύ των κόμβων και επιταχύνοντας τις συλλογικές λειτουργίες.Προσαρμοστική Δρομολόγηση:
Η δυναμική επιλογή διαδρομής εξασφαλίζει τη βέλτιστη χρήση του διαθέσιμου εύρους ζώνης και αποτρέπει τη συμφόρηση του δικτύου, διατηρώντας σταθερή απόδοση ακόμη και κατά τις περιόδους αιχμής της επικοινωνίας.

Μετρήσιμος Αντίκτυπος Απόδοσης στην Αποτελεσματικότητα της Εκπαίδευσης

Η διαφορά απόδοσης μεταξύ του InfiniBand και των εναλλακτικών τεχνολογιών γίνεται όλο και πιο σημαντική καθώς αυξάνεται το μέγεθος του μοντέλου και η κλίμακα του συστήματος. Ο παρακάτω πίνακας δείχνει τις συγκριτικές μετρήσεις απόδοσης για την εκπαίδευση ενός μοντέλου 100 δισεκατομμυρίων παραμέτρων σε ένα σύστημα 512 GPU: Μετρική Απόδοσης Mellanox NDR InfiniBand 400G Ethernet με RoCE
Βελτίωση Χρόνος Λειτουργίας All-Reduce 85 ms 210 ms
59% Ταχύτερο Αποτελεσματικότητα Συστήματος 92% 64%
28% Υψηλότερη Χρήση Χρόνος Εκπαίδευσης (90% ολοκλήρωση) 14.2 ημέρες 21.8 ημέρες
35% Μείωση Ενεργειακή Απόδοση (PFLOPS/Watt) 18.4 12.1
52% Βελτίωση

Πραγματική Ανάπτυξη: Κορυφαία Ιδρύματα Έρευνας AIΓια οργανισμούς που ενδιαφέρονται σοβαρά για την προώθηση της κατάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, η επένδυση στη σωστή υποδομή δικτύου είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή των σωστών GPU. Η αρχιτεκτονική Mellanox InfiniBand για την εκπαίδευση μοντέλων AI

αποδεικνύεται από την υιοθέτησή του σε κορυφαία ιδρύματα έρευνας AI και παρόχους cloud. Οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας έχουν αναφέρει ότι έχουν επιτύχει πάνω από 90% απόδοση κλιμάκωσης κατά την εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε συστήματα που υπερβαίνουν τις 10.000 GPU που συνδέονται μεταξύ τους με τεχνολογία InfiniBand. Αυτό το επίπεδο απόδοσης επιτρέπει στους ερευνητές να επαναλαμβάνουν πιο γρήγορα και να εκπαιδεύουν μεγαλύτερα μοντέλα από ό,τι ήταν δυνατό προηγουμένως, επιταχύνοντας τον ρυθμό της καινοτομίας AI.

Διασφάλιση της Υποδομής AI για το ΜέλλονΓια οργανισμούς που ενδιαφέρονται σοβαρά για την προώθηση της κατάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, η επένδυση στη σωστή υποδομή δικτύου είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή των σωστών GPU. Η αρχιτεκτονική Mellanox InfiniBand

εξελίσσεται ήδη για να υποστηρίξει 800G και πέρα, διασφαλίζοντας ότι η υποδομή δικτύου δεν θα γίνει ο περιοριστικός παράγοντας στις μελλοντικές εξελίξεις της AI. Η εγγενής υποστήριξη της αρχιτεκτονικής για υπολογιστές εντός δικτύου παρέχει επίσης μια διαδρομή για ακόμη πιο εξελιγμένη εκφόρτωση συλλογικών λειτουργιών στο μέλλον.

Συμπέρασμα: Δικτύωση ως Στρατηγική Επένδυση AIΓια οργανισμούς που ενδιαφέρονται σοβαρά για την προώθηση της κατάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, η επένδυση στη σωστή υποδομή δικτύου είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή των σωστών GPU. Η αρχιτεκτονική Mellanox InfiniBand