Het potentieel van AI ontgrendelen: hoe Mellanox netwerkklokken in grootschalige GPU-clusters overwint

Het leidt de lading in high-performanceAI-netwerken, Mellanox Technologies, nu onderdeel van NVIDIA,onthult zijn end-to-end InfiniBand- en Ethernet-oplossingen die zijn ontworpen om data knelpunten te elimineren en de rekenefficiëntie te maximaliseren in de volgende generatie AI-trainingclusters.Als modellen groeien tot biljoenen parameters, falen traditionele netwerkinfrastructuren.onderlinge verbinding met lage latentieDe Commissie heeft de Commissie verzocht om een verslag uit te brengen over de resultaten van de onderzoeksprocedure.

De groeiende problemen van AI-opleiding: netwerk als knelpunt

Moderne AI-opleiding is gebaseerd op uitgestrekteGPU-clusterIn het kader van het programma voor de ontwikkeling van de interne informatietechnologie (PET) is de Commissie van oordeel dat de ontwikkeling van de interne informatietechnologie een belangrijke bijdrage levert aan de ontwikkeling van de interne informatietechnologie.In plaats van op de berekening zelfDeze inefficiëntie vertaalt zich rechtstreeks in langere opleidingstijden, hogere operationele kosten (bijv. energieverbruik) en langzamere innovaticyclussen.De belangrijkste boosdoener is vaak het netwerk, die niet kan meegaan met de immense data doorvoer die vereist is door parallelle trainingsalgoritmen.

Mellanox's oplossing: een stof gebouwd voor AI

Mellanox's aanpak is om het netwerk niet te behandelen als een bindweefsel maar als een strategisch, intelligent onderdeel van de computerarchitectuur.

• Ultra-Low Latency:Het verkleinen van de communicatievertragingen tot microseconden, waardoor de snelleGPU-cluster.
• Extreme hoge bandbreedte:Het aanbieden van maximaal 400 Gb/s (en verder) per poort om massale gegevensstromen tussen knooppunten zonder congestie te verwerken.
• Geavanceerde netwerkcomputing:Het afladen van collectieve operaties (bijv. SHARP-technologie) van de GPU naar de netwerkschakelaars, waardoor waardevolle GPU-cycli vrijkomen voor kerncomputatie-taken.

Kwantificeerbare prestatiewinsten in real-world implementaties

De werkzaamheid van MellanoxAI-netwerkende technologie is bewezen in productieomgevingen.De volgende tabel geeft een samenvatting van de prestatiemetingen waargenomen in een grootschalige taalmodelopleidingscluster voor en na een upgrading van het netwerkstuk naar Mellanox InfiniBand.

Conclusie en strategische waarde

Voor bedrijven en onderzoeksinstellingen die miljoenen investeren in AI-infrastructuur kan het netwerk niet langer een achterafdaden zijn.prestatie-definerende laag die het maximale rendement van investeringen voor dure GPU-computatorbronnen garandeert. Door een speciaal ontworpenonderlinge verbinding met lage latentie, kunnen organisaties de oplossingstijd voor AI-modellen aanzienlijk versnellen, de totale eigendomskosten verlagen en de weg effenen voor het aanpakken van nog complexere AI-uitdagingen.

Neem de volgende stap in het optimaliseren van uw AI-infrastructuur

Is uw netwerk klaar voor de volgende generatie AI? Neem vandaag nog contact met ons op voor een gepersonaliseerde architectuurbeoordeling en ontdek hoe onze end-to-endAI-netwerkenDeze oplossingen kunnen de prestaties en efficiëntie van uw cluster transformeren.