AI Training Acceleration Oplossing: Integratie van Mellanox DPU- en GPU -clusters

Aangezien modellen van kunstmatige intelligentie exponentieel in omvang en complexiteit groeien, bereiken traditionele datacenterarchitecturen hun grenzen.AI-opleidingheeft een efficiënteNetwerk van GPU'sDeze oplossingsbrief onderzoekt hoe de strategische integratie van deMellanox DPU(Data Processing Unit) binnen GPU-clusters gaat in op kritieke knelpunten, vermindert de overhead van de host-CPU en ontsluit nieuwe niveaus van schaalbaarheid en efficiëntie voor grootschalige AI-workloads.

Het tijdperk van triljoenparametermodellen heeft de GPU-cluster stevig gevestigd als de motor van moderne AI.de CPU van de hostserver wordt overweldigd door gegevensbewegingenDeze overhead, die netwerken, opslag I/O en beveiligingsprotocollen omvat, wordt door de gebruiker gecompliceerd.kan meer dan 30% van de CPU-cycli van een server verbruiken, cycli die dringend nodig zijn voor het daadwerkelijke AI-trainingsprocesDeze inefficiëntie verhoogt rechtstreeks de opleidingstijd en de totale eigendomskosten (TCO).

De belangrijkste knelpunt in de grootschaligeAI-opleidingDe belangrijkste uitdagingen zijn onder meer:

• CPU-hongersnood:Host-CPU's zitten vast door het beheren van netwerkstacks (TCP / IP), opslagdrivers en virtualisatie, waardoor er minder middelen overblijven voor het AI-framework.
• Invoer/uitvoer knelpunten:Het verplaatsen van grote datasets van opslag naar GPU-geheugen creëert congestie op de PCIe-bus en het netwerk, wat leidt tot GPU-idle time.
• Beveiligingskosten:In multi-tenant-omgevingen belast het toepassen van encryptie- en beveiligingsbeleid de host-CPU verder.
• InefficiëntNetwerk van GPU's:Collectieve communicatie-operaties (zoals All-Reduce) worden in software afgehandeld, waardoor latentie en nervositeit ontstaan die de gesynchroniseerde training vertragen.

Deze uitdagingen creëren een scenario waarin dure GPU's wachten op gegevens, waardoor het totale gebruik en de ROI van de AI-infrastructuur drastisch verminderen.

DeMellanox DPU(nu onderdeel van NVIDIA's BlueField-productlijn) is een revolutionaire processor die speciaal is ontworpen om deze infrastructuur knelpunten aan te pakken.Het is niet alleen een netwerkinterface kaart (NIC) maar een volledig programmeerbaar systeem-op-een-chip (SoC) dat krachtige Arm-kernen en gespecialiseerde versnellingsmotoren omvatDoor DPU's in elke server te implementeren, kunnen organisaties een hardware-versnelde infrastructuurlaag creëren.

• Infrastructuur:DeMellanox DPUDit omvat TCP/IP, NVMe over Fabrics (NVMe-oF), encryptie en firewall functies.Dit "bevrijdt" CPU-kernen uitsluitend voor de AI-toepassing.
• Versnelde communicatie:De DPU beschikt over hardware-offloaded Remote Direct Memory Access (RDMA), waarmee GPU's rechtstreeks toegang hebben tot het geheugen van andere GPU's in het netwerk met zeer lage latentie.een hoeksteen van hoogwaardige prestatiesNetwerk van GPU's.
• Verbeterde schaalbaarheid:Met de host-CPU die is ontheven van infrastructuurtaken, leidt het schalen van een cluster niet tot een lineaire toename van de CPU-overhead.Dit maakt het mogelijk om efficiënter en voorspelbaar te scalen naar massale knoopgetallen.
• Veiligheid zonder vertrouwen:De DPU maakt een "zero-trust" beveiligingsmodel mogelijk door hardware-geïsoleerde root-of-trust, sleutelbeheer en de mogelijkheid om beveiligingsapplicaties in een geïsoleerde omgeving op de DPU zelf uit te voeren,gescheiden van de gastheer.

De integratie vanMellanox DPUDe volgende gegevens zijn gebaseerd op benchmarks in de industrie en real-world implementaties:

Deze prestatiewinst vertaalt zich rechtstreeks in bedrijfswaarde: snellere tijd tot modelvorming, lagere kosten voor cloud/computing,en de mogelijkheid om complexere problemen aan te pakken binnen dezelfde infrastructuur.

Het traject van AI is duidelijk: modellen zullen blijven groeien en clusters zullen nog meer verdeeld worden.De traditionele aanpak om meer CPU's aan het infrastructuurprobleem te gooien is onhoudbaar.. deMellanox DPUHet is een fundamentele architecturale verschuiving, waarbij een toegewijd, versneld infrastructuurvlak wordt gecreëerd waarmee GPU-clusters ongekende niveaus van prestaties en efficiëntie kunnen bereiken.Het is een cruciaal onderdeel voor elke organisatie die een concurrentievoordeel wil behouden in AI-onderzoek en -ontwikkeling.