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

De exponentiële groei van kunstmatige intelligentie heeft ongekende eisen aan de computerinfrastructuur gecreëerd.Vooral in gedistribueerde trainingsomgevingen waar duizenden GPU's samen moeten werkenAls modelparameters in de biljoenen schalen en datasets uitbreiden tot petabytes, worstelen traditionele serverarchitecturen met communicatie-overhead, knelpunten in de gegevensbeweging,en inefficiënt gebruik van hulpbronnenDit artikel onderzoekt hoe deMellanox DPU(Data Processing Unit) transformeertAI-opleidinginfrastructuur door kritieke netwerk-, opslag- en beveiligingsfuncties van CPU-hosts af te laden, waardoor geoptimaliseerdeNetwerk van GPU'sOmgevingen die baanbrekende prestaties en efficiëntie leveren voor grootschalige machine learning-workloads.

De traditionele datacenterarchitectuur heeft zijn grenzen bereikt in de ondersteuning van moderne AI-werklasten.en beveiligingsprotocollen naast de verwerking van applicaties, die aanzienlijke overhead veroorzaakt die de algehele efficiëntie van het systeem vermindert.AI-opleidingDe resultaten van de analyse van de industrie tonen aan dat in typische AI-clusters, zoals in het geval van de Cluster-projecten, de capaciteit van de CPU's en de capaciteit van de clusters aanzienlijk is toegenomen.25-40% van de CPU-cycli van de host wordt gebruikt voor infrastructuurtaken in plaats van voor computing, het creëren van een aanzienlijke knelpunt dat het rendement van investeringen in GPU-infrastructuur beperkt.een nieuwe architectonische aanpak maken die essentieel is voor de voortzetting van de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie.

• Communicatie-overhead:Verdistribueerde training vereist constante gradiënt synchronisatie over honderden of duizenden GPU's, waardoor immense druk op de netwerkinfrastructuur ontstaat die vaak de primaire knelpunt wordt.
• Vastgestelde problemen bij de voorverwerking van gegevensHet toevoeren van gegevens aan trainingsprocessen vereist massale I/O-operaties die concurreren met computationele taken voor CPU- en geheugenbronnen.
• Beveiliging en Multi-tenancy:Gedeelde onderzoeksomgevingen vereisen een solide isolatie tussen projecten en gebruikers zonder dat de prestaties worden aangetast.
• Beheercomplexiteit:Het orkestreren van duizenden GPU's over meerdere racks vereist geavanceerde voorzieningen, monitoring en probleemoplossingsmogelijkheden.
• Energie- en kostenefficiëntieHet energieverbruik en de ruimtebeperkingen worden op grote schaal een belangrijke zorg en vereisen een optimale prestatie per watt en per rack-eenheid.

Deze uitdagingen vereisen een fundamentele heroverweging van de datacenterarchitectuurAI-opleidingwerkbelastingen.

DeMellanox DPUHet is een paradigmaverschuiving in de datacenterarchitectuur, waarbij infrastructuurfuncties van host-CPU's worden verplaatst naar gespecialiseerde processors die speciaal zijn ontworpen voor gegevensverkeer, beveiliging,en opslagDeze aanpak creëert een gedesaggregeerde architectuur waarbij elk onderdeel gespecialiseerd is in zijn optimale functie: GPU's voor computing, CPU's voor applicatielogica en DPU's voor infrastructuurdiensten.

• Hardware-versnelde netwerken:DeMellanox DPUmet een capaciteit van meer dan 50 W,Direct GPU-naar-GPU-communicatie via het netwerk mogelijk maken met minimale CPU-inmenging en ultralage latentie.
• Netwerkcomputing:SHARP-technologie (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) verlaagt collectieve communicatie-operaties (zoals MPI all-reduce) van servers naar netwerk-switches,Het is belangrijk dat de opleiding van de leerkrachten in het kader van de opleidingsactiviteiten van de leerkrachten in het kader van de opleidingsactiviteiten van de leerkrachten in het kader van de opleidingsactiviteiten van de leerkrachten in het kader van de opleidingsactiviteiten van de leerkrachten in het kader van de opleidingsactiviteiten wordt verbeterd..
• Opbergingsontlading:Hardware-versnelde NVMe over Fabrics (NVMe-oF) maakt directe toegang tot externe opslagapparaten mogelijk, waardoor de host-CPU's worden omzeild en de knelpunten bij het laden van gegevens tijdens de training worden verminderd.
• Veiligheidsisolatie:Hardware-gebaseerde vertrouwens- en isolatiecapaciteiten maken veilige multi-tenancy mogelijk zonder prestatie overhead, wat cruciaal is voor gedeelde onderzoeksomgevingen.
• Infrastructuurbeheer:DPU's bieden out-of-band management mogelijkheden voor verbeterde monitoring, provisioning en onderhoud van GPU-servers.

Deze globale aanpak transformeertNetwerk van GPU'sHet is een belangrijke stap in de richting van de ontwikkeling van de technologie.

Inzet vanMellanox DPUde technologie in productie-AI-omgevingen aanzienlijke verbeteringen laten zien op de belangrijkste prestatie-indicatoren.De volgende gegevens zijn geaggregeerde resultaten van meerdere grootschalige implementaties:

Deze metrics vertalen zich rechtstreeks in snellere onderzoekscycli, lagere rekenkosten en het vermogen om complexere problemen binnen praktische beperkingen aan te pakken.

De integratie vanMellanox DPUDe technologie met GPU-clusters is meer dan een incrementele verbetering, het is een fundamentele architecturale verschuiving die de kernuitdagingen van de moderne technologie aanpakt.AI-opleidingDoor infrastructuurfuncties af te laden aan gespecialiseerde processors, kunnen organisaties ongekende niveaus van prestaties, efficiëntie,en schaalbaarheid in hun machine learning initiatievenDeze aanpak maakt investeringen in AI-infrastructuur toekomstbestendig door een flexibele, door software gedefinieerde basis te creëren die zich kan aanpassen aan de veranderende eisen van de werkdruk en de opkomende technologieën.

Naarmate AI-modellen in omvang en complexiteit blijven groeien, zal het strategische belang van geoptimaliseerde infrastructuur alleen maar toenemen.Organisaties die tegenwoordig DPU-versnelde architecturen toepassen, zullen aanzienlijke concurrentievoordelen behalen op het gebied van de snelheid van onderzoek, operationele efficiëntie en rekenkracht.