Analyse van Mellanox-netwerkarchitectuur ter ondersteuning van AI-grootmodelopleiding
October 5, 2025
Datum:18 november 2023
Als kunstmatige intelligentie modellen exponentieel groeien in grootte en complexiteit, is het netwerk structuur die duizenden GPU's verbindt de cruciale bepalende factor van de training efficiëntie geworden.Mellanox InfiniBandde technologie is uitgegroeid tot de fundamentele ruggengraat voor moderne AI-supercomputingclusters, speciaal ontworpen om de communicatieflessen die op grote schaal plagen te overwinnenAI-modelopleidingIn dit artikel worden de architectonische innovaties gedeconstrueerd die InfiniBand de de facto standaard maken voor het versnellen van's werelds meest veeleisende AI-werklasten.
ModerneAI-modelopleiding, zoals voor Large Language Models (LLM's), is gebaseerd op data-parallelle strategieën waarbij modelparameters worden gesynchroniseerd over duizenden GPU's na verwerking van elke mini-batch gegevens.De tijd die wordt besteed aan deze synchronisatiefaseHet is de eerste keer dat de Europese Commissie een voorstel voor een richtlijn heeft ingediend.Netwerk van GPU's, deze communicatie overhead kan meer dan 50% van de totale training cyclus verbruiken, drastisch verminderen van de algehele GPU gebruik en verlengen van de tijd tot inzicht van weken tot maanden.Het netwerk is niet langer een datapijpHet is een kerncomponent.
Mellanox InfiniBandDit probleem wordt direct aangepakt met een reeks hardware-gebaseerde versnellingsmotoren die het netwerk van een passieve deelnemer in een actieve rekenactiviteit transformeren.
- SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):Deze revolutionaire technologie voert aggregatie-operaties uit (bijv. sommen, gemiddeld) rechtstreeks binnen de InfiniBand-switches.SHARP vermindert de gegevens in het netwerkDit kan de collectieve operaties tot wel 50% versnellen.
- Adaptieve routing en congestiecontrole:De dynamische routing mogelijkheden van InfiniBand sturen automatisch verkeer rond overvolle hotspots,het garanderen van een gelijkmatig gebruik van het netwerk en het voorkomen dat een enkele schakel in een drukke fase van alle-aan-alle-communicatie een knelpunt wordt.
- Ultra-lage latentie en hoge bandbreedte:Met end-to-end latency onder 600 nanoseconden en ondersteuning voor 400 Gb/s en verder,Mellanox InfiniBandbiedt de ruwe snelheid die nodig is voor bijna real-time parameteruitwisseling tussen GPU's.
De architectonische voordelen van InfiniBand vertalen zich rechtstreeks in superieure bedrijfs- en onderzoeksresultaten voor bedrijven die grootschalige AI-workloads uitvoeren.
| Metrische | Standaard Ethernet-stof | Mellanox InfiniBand Stof | Verbetering |
|---|---|---|---|
| GPU-gebruik (in grootschalige training) | 40-60% | 90-95% | > 50% toename |
| Tijd om een model op te leiden (bijv. LLM met 1B-parameter) | 30 dagen | 18 dagen | Vermindering van 40% |
| Effectieve bandbreedte voor All-Reduce | ~ 120 Gb/s | ~380 Gb/s | 3x hoger gebruik |
| Energieverbruik per opleidingsfunctie | 1.0x (baseline) | ~ 0,7x | Vermindering van 30% |
Deze statistieken tonen aan dat een geoptimaliseerdeNetwerk van GPU'sDe Commissie is van mening dat de strategie geen luxe is, maar een noodzaak om een levensvatbare ROI te bereiken op multi-miljoenen dollar AI-clusterinvesteringen.
Het tijdperk van het ontwerp van datacenters voor algemeen gebruik is ten einde voor AI-onderzoek.AI-modelopleidingHet vereist een co-ontworpen aanpak waarbij de rekenkracht van GPU's wordt geëvenaard door de intelligente, versnelde netwerken vanMellanox InfiniBandDoor de communicatie overhead te minimaliseren en het maximaliseren van GPU benutting, InfiniBand architectuur is de sleutel tot het ontgrendelen van snellere innovaties, het verminderen van training kosten,en het bereiken van voorheen onmogelijke schaal van AIHet is de onmisbare basis voor de volgende generatie AI-doorbraken.