Analyse van de netwerkarchitectuur van Mellanox ter ondersteuning van AI-grootmodelopleiding

Samenvatting:Naarmate de computationele eisen van kunstmatige intelligentie exploderen, is het netwerk de kritieke bottleneck geworden. Deze analyse duikt in hoe de geavanceerde GPU-netwerk technologieën van Mellanox InfiniBand de high-performance, low-latency fabric architectureren die essentieel is voor efficiënte en schaalbare AI-modeltraining van grote taalmodellen en andere complexe neurale netwerken.

Het paradigma van AI-modeltraining is verschoven van opstellingen met één server naar massaal parallelle berekeningen over duizenden GPU's. In deze gedistribueerde clusters kan de tijd die wordt besteed aan het overdragen van gegevens tussen GPU's vaak de tijd overschrijden die wordt besteed aan daadwerkelijke berekeningen. Industrieanalyses suggereren dat voor grootschalige clusters netwerkknelpunten ertoe kunnen leiden dat de GPU-gebruikssnelheden onder de 50% dalen, wat een aanzienlijke verspilling van computerbronnen en kapitaalinvesteringen vertegenwoordigt. Efficiënt GPU-netwerk is geen luxe meer; het is de fundamentele spil voor het bereiken van hoge prestaties en return on investment.

Mellanox (nu onderdeel van NVIDIA) InfiniBand-technologie is van de grond af aan ontworpen om te voldoen aan de strenge eisen van high-performance computing en AI. De architectuur biedt verschillende belangrijke voordelen ten opzichte van traditioneel Ethernet voor het verbinden van GPU's:

• Ultra-lage latentie: End-to-end latentie van minder dan 600 nanoseconden, waardoor de communicatiewachttijden tussen knooppunten drastisch worden verminderd.
• Hoge bandbreedte: Ondersteuning van snelheden van 200 Gb/s (HDR) en 400 Gb/s (NDR) per poort, waardoor gegevens zonder onderbreking naar GPU's stromen.
• Remote Direct Memory Access (RDMA): Hiermee kunnen GPU's in verschillende servers rechtstreeks uit het geheugen van elkaar lezen en erin schrijven, waarbij de CPU en het besturingssysteem worden omzeild. Deze "kernel bypass" vermindert de overhead en latentie enorm.

Naast de pure snelheid bevat Mellanox InfiniBand geavanceerde technologieën die cruciaal zijn voor grootschalige AI-modeltraining taken.

SHARP is een revolutionaire in-network computing-technologie. In plaats van alle gegevens terug te sturen naar een compute-knooppunt voor aggregatie (bijv. in all-reduce-bewerkingen die vaak voorkomen bij training), voert SHARP de aggregatiebewerking uit binnen de netwerkswitches zelf. Dit vermindert de hoeveelheid gegevens die het netwerk doorkruisen drastisch en vermindert de collectieve communicatietijd met maximaal 50%, waardoor de trainingsschema's direct worden versneld.

De fabric van InfiniBand maakt gebruik van adaptieve routing om het verkeer dynamisch over meerdere paden te verdelen, waardoor hotspots en linkcongestie worden voorkomen. In combinatie met geavanceerde congestiecontrolemechanismen zorgt dit voor voorspelbare en efficiënte gegevenslevering, zelfs in niet-uniforme communicatiepatronen die typisch zijn voor AI-workloads.

De voordelen van een InfiniBand-fabric vertalen zich direct in resultaten voor AI-projecten. De volgende tabel illustreert typische prestatieverbeteringen die worden waargenomen in grootschalige trainingsomgevingen:

Voor bedrijven en onderzoeksinstituten die serieus bezig zijn met het verleggen van de grenzen van AI, is investeren in een high-performance netwerk net zo cruciaal als investeren in krachtige GPU's. Mellanox InfiniBand biedt een bewezen, schaalbare architectuur die de netwerkbottleneck elimineert, de GPU-investering maximaliseert en de ontwikkelingscyclus voor nieuwe AI-modellen aanzienlijk verkort. Door snellere iteratie en complexere experimenten mogelijk te maken, biedt het een tastbaar concurrentievoordeel in de race voor AI-innovatie.

Voor meer informatie over hoe Mellanox InfiniBand GPU-netwerk oplossingen uw AI-modeltraining infrastructuur kunnen optimaliseren, raden we u aan een gecertificeerde NVIDIA-netwerkpartner te raadplegen. Vraag een gepersonaliseerde architectuuroverzicht aan om de prestatie- en efficiëntiewinsten te modelleren die uw specifieke workloads zouden kunnen behalen.