Δικτυακά στενά σημεία στις ομάδες κατάρτισης τεχνητής νοημοσύνης: Λύσεις που παρέχει η Mellanox

Επίλυση των προβλημάτων συμφόρησης δικτύου σε συστάδες εκπαίδευσης AI: Λύσεις δικτύωσης υψηλής απόδοσης της Mellanox

Σάντα Κλάρα, Καλιφόρνια – [Ημερομηνία] – Καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αυξάνονται εκθετικά σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, τα παραδοσιακά δίκτυα κέντρων δεδομένων γίνονται το κύριο σημείο συμφόρησης στην αποδοτικότητα της εκπαίδευσης AI. Τα σύγχρονα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και οι αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης απαιτούν απρόσκοπτη επικοινωνία σε χιλιάδες GPU, καθιστώντας την απόδοση του δικτύου κρίσιμη για τη συνολική απόδοση του συστήματος. Η Mellanox Technologies, τώρα μέρος της NVIDIA, αντιμετωπίζει αυτές τις προκλήσεις με εξειδικευμένες δικτύωσης AI σχεδιασμένες για την εξάλειψη των σημείων συμφόρησης σε μεγάλης κλίμακας συστάδα GPU, επιτρέποντας στους ερευνητές και τις επιχειρήσεις να επιτύχουν πρωτοφανή απόδοση εκπαίδευσης μέσω βελτιστοποιημένης τεχνολογίας διασύνδεσης χαμηλής καθυστέρησης.

Το σημείο συμφόρησης δικτύωσης AI: Όταν οι GPU περιμένουν δεδομένα

Στην κατανεμημένη εκπαίδευση AI, η παράλληλη φύση της εργασίας σε εκατοντάδες ή χιλιάδες επιταχυντές σημαίνει ότι η αργή επικοινωνία μεταξύ κόμβων επηρεάζει άμεσα τον συνολικό χρόνο ολοκλήρωσης της εργασίας. Κατά τη διάρκεια κάθε επανάληψης εκπαίδευσης, οι κλίσεις πρέπει να συγχρονίζονται σε όλους τους εργάτες—μια διαδικασία που μπορεί να καταναλώσει το 30-50% του συνολικού χρόνου εκπαίδευσης σε κακώς σχεδιασμένα δίκτυα. Το πρόβλημα επιδεινώνεται καθώς οι παράμετροι του μοντέλου αυξάνονται σε τρισεκατομμύρια, απαιτώντας συνεχή επικοινωνία μεταξύ των κόμβων. Μελέτες δείχνουν ότι μια αύξηση καθυστέρησης μόλις 100 μικροδευτερολέπτων σε μια μεγάλη συστάδα GPU μπορεί να μειώσει τη συνολική απόδοση εκπαίδευσης έως και 15%, μεταφράζοντας σε σημαντικά υψηλότερο κόστος υπολογισμών και μεγαλύτερο χρόνο επίλυσης για κρίσιμες πρωτοβουλίες AI.

Αρχιτεκτονική δικτύωσης AI-Optimized της Mellanox

Η Mellanox προσεγγίζει την πρόκληση δικτύωσης AI μέσω μιας ολιστικής αρχιτεκτονικής σχεδιασμένης ειδικά για τα μοναδικά μοτίβα επικοινωνίας των κατανεμημένων φόρτων εργασίας AI. Η λύση συνδυάζει υλικό αιχμής με έξυπνο λογισμικό για τη δημιουργία ενός απρόσκοπτου υπολογιστικού υφάσματος.

• InfiniBand με τεχνολογία SHARP: Το Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) υλοποιεί υπολογιστές εντός του δικτύου, μεταφέροντας τις λειτουργίες μείωσης από τους διακομιστές GPU στους ίδιους τους διακόπτες δικτύου. Αυτή η επαναστατική προσέγγιση εξαλείφει πολλαπλές μεταφορές δεδομένων μεταξύ κόμβων, επιταχύνοντας δραματικά τις συλλογικές λειτουργίες.
• Επικοινωνία επιταχυνόμενη από RDMA: Η Remote Direct Memory Access επιτρέπει στις GPU να ανταλλάσσουν άμεσα δεδομένα με ομότιμες GPU μέσω του δικτύου με ελάχιστη συμμετοχή της CPU, μειώνοντας την καθυστέρηση και ελευθερώνοντας τους επεξεργαστές κεντρικού υπολογιστή για εργασίες υπολογισμού.
• Προσαρμοστική δρομολόγηση και έλεγχος συμφόρησης: Έξυπνοι αλγόριθμοι δρομολογούν δυναμικά την κυκλοφορία γύρω από τα hotspots και διαχειρίζονται τη συμφόρηση πριν επηρεάσει την απόδοση, διατηρώντας σταθερή απόδοση ακόμη και κατά τις περιόδους αιχμής της επικοινωνίας.
• Τεχνολογία GPU πολλαπλών κεντρικών υπολογιστών: Επιτρέπει σε πολλούς διακομιστές GPU να συνδέονται μέσω ενός μόνο προσαρμογέα, αυξάνοντας την πυκνότητα και μειώνοντας το κόστος υποδομής διατηρώντας παράλληλα το πλήρες εύρος ζώνης.

Μετρήσιμες βελτιώσεις απόδοσης για φόρτους εργασίας AI

Ο αντίκτυπος της βελτιστοποιημένης τεχνολογίας διασύνδεσης χαμηλής καθυστέρησης της Mellanox είναι μετρήσιμος σε βασικούς δείκτες απόδοσης για συστάδες εκπαίδευσης AI. Οι πραγματικές αναπτύξεις αποδεικνύουν σημαντικά πλεονεκτήματα σε σχέση με τις συμβατικές προσεγγίσεις δικτύωσης.

Αυτές οι βελτιώσεις μεταφράζονται άμεσα σε μειωμένο χρόνο εκπαίδευσης για μοντέλα, χαμηλότερο κόστος υπολογιστικού νέφους και ταχύτερους κύκλους επανάληψης για τις ερευνητικές ομάδες AI.

Μετασχηματισμός της οικονομίας υποδομής AI

Πέρα από την ακατέργαστη απόδοση, οι λύσεις δικτύωσης AI της Mellanox προσφέρουν συναρπαστικά οικονομικά πλεονεκτήματα. Με τη μεγιστοποίηση των ρυθμών χρήσης GPU, οι οργανισμοί μπορούν να επιτύχουν τα ίδια υπολογιστικά αποτελέσματα με λιγότερους κόμβους ή να ολοκληρώσουν περισσότερες εργασίες εκπαίδευσης εντός της ίδιας επένδυσης υποδομής. Οι μειωμένοι χρόνοι εκπαίδευσης επιτρέπουν στους ερευνητές να επαναλαμβάνουν πιο γρήγορα, επιταχύνοντας τον ρυθμό της καινοτομίας. Για πρωτοβουλίες AI μεγάλης κλίμακας, η υποδομή δικτύωσης γίνεται στρατηγικό πλεονέκτημα και όχι περιορισμός, επιτρέποντας στους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν όλο και πιο περίπλοκα προβλήματα που ήταν προηγουμένως μη πρακτικά λόγω των σημείων συμφόρησης επικοινωνίας.