Bottlenecks in het netwerk van AI-opleidingsclusters: Mellanox's oplossingen
October 1, 2025
Analyse van de sector:Aangezien de complexiteit van modellen van kunstmatige intelligentie exponentieel toeneemt, is de netwerkinfrastructuur de kritieke knelpunt in grootschalige opleidingsclusters geworden.AI-netwerkenHet vereist een ongekende bandbreedte en microseconde vertraging om duizenden GPU's efficiënt te synchroniseren.In dit artikel wordt onderzocht hoe Mellanox' InfiniBand- en Ethernet-oplossingen de essentiëleonderlinge verbinding met lage latentieHet is een belangrijke stap in de richting van de ontwikkeling van de technologie die nodig is om de communicatiekosten te elimineren en de productiviteit te maximaliseren.GPU-clusterde inzet.
De verschuiving naar triljoenparametermodellen heeft de AI-opleiding van een computergebonden tot een communicatiegebonden probleem veranderd.GPU-clusterDe tijd die wordt besteed aan communicatie tussen knooppunten tijdens gedistribueerde training kan meer dan 50% van de totale cyclustijd kosten.Traditionele Ethernet-netwerken introduceren aanzienlijke latentie en congestie, waardoor dure GPU's inactief zitten terwijl ze wachten op gradiëntupdates en parametersynchronisatie.Deze communicatiekosten vormen het grootste belemmering voor het bereiken van een optimale schaalings-efficiëntie inAI-netwerkenInfrastructuur, die rechtstreeks van invloed is op de tijd tot oplossing en de totale eigendomskosten.
Mellanox neemt deze uitdagingen aan door middel van een holistische aanpak van deAI-netwerken, die hardware- en software-innovaties combineert die speciaal zijn ontworpen voor hoogwaardige computeromgevingen.en geavanceerde softwaredefinieerde netwerktechnologieën die samenwerken om knelpunten weg te nemen.
- InfiniBand HDR technologie:Levert 200Gb/s bandbreedte per poort met sub-600 nanoseconde switch latency, waardoor de ultiemeonderlinge verbinding met lage latentievoor synchronisatie-intensieve trainingswerkzaamheden.
- SHARP In-Network Computing:Revolutionaire technologie die collectieve operaties (All-Reduce, All-Gather) in de netwerkschakelaars uitlaadt, waardoor de GPU-communicatietijd met maximaal 50% wordt verkort.
- Adaptieve routing:Dynamisch balanceren van het verkeer over meerdere paden om hotspots en congestie te voorkomen, zodat de prestaties tijdens piekcommunicatieperiodes consistent zijn.
- GPUDirect Technologie:Mogelijk maakt directe geheugentoegang tussen GPU's over verschillende servers, waarbij CPU-betrokkenheid wordt omzeild en de communicatie latency wordt verminderd.
De implementatie van Mellanox's geoptimaliseerdeAI-netwerkende infrastructuur levert meetbare prestatiewinsten voor verschillende clustergroottes en modelarchitecturen.
| Performance metric | Standaard Ethernet | Mellanox InfiniBand | Verbetering |
|---|---|---|---|
| All-Reduce Latency (256 knooppunten) | 450 μs | 85 μs | 81% Vermindering |
| Scaling Efficiency (1024 GPU's) | 55-65% | 90-95% | 50-60% verbetering |
| Opleidingstijd (ResNet-50) | 6.8 uur | 3.2 uur | 53% sneller |
| GPU-uitgebruikingspercentage | 60-70% | 92-98% | 40-50% toename |
Deze verbeteringen vertalen zich rechtstreeks in bedrijfswaarde: snellere iteratie van modellen, lagere infrastructuurkosten en de mogelijkheid om complexere problemen binnen dezelfde tijdsbeperkingen aan te pakken.
Een vooraanstaande AI-onderzoeksorganisatie implementeerde Mellanox's HDR InfiniBand-oplossing voor hun 2048-GPU cluster training massive language modellen.onderlinge verbinding met lage latentieHet heeft hen in staat gesteld 93% schaalbaarheid te bereiken, waardoor de trainingstijd voor een model met 175 miljard parameters is verkort van 42 dagen naar slechts 19 dagen.De geavanceerde congestiebeheersmechanismen van de oplossing elimineerden pakketverlies tijdens alle-tot-alle-communicatiefasen, het behoud van een consistente prestatie gedurende het gehele uitgebreide opleidingsproces.
Als AI-modellen in omvang en complexiteit blijven groeien, zullen de eisen aanAI-netwerkenMellanox's routekaart omvat 400G NDR InfiniBand en 800G Ethernet-technologieën, zodat de bandbreedte van het netwerk de rekenbehoeften zal blijven overtreffen.De onderneming is vastbeslotenonderlinge verbinding met lage latentieinnovatie biedt een duidelijke weg voor organisaties om hunGPU-clusterimplementaties zonder netwerkbeperkingen.
In de race om geavanceerde AI-mogelijkheden te ontwikkelen, is netwerkprestaties een cruciaal onderscheidend element geworden.AI-netwerkenDeze oplossingen transformeren het netwerk van een knelpunt in een strategisch voordeel, waardoor organisaties hun rendement op GPU-investeringen kunnen maximaliseren en innovatie kunnen versnellen.Voor elke onderneming die serieus is over AIIn de eerste plaats is het niet langer mogelijk om te investeren in een geoptimaliseerde netwerkinfrastructuur, maar het is essentieel voor een concurrentievoordeel.