Mellanox AI Architectuuranalyse van het Netwerk voor het Trainen van Grote Modellen

Santa Clara, Californië.¢ Aangezien modellen van kunstmatige intelligentie exponentieel in omvang en complexiteit groeien, zijn traditionele netwerkarchitecturen de belangrijkste knelpunt geworden in deAI-modelopleidingNVIDIA's efficiëntieMellanox InfiniBandHet is de eerste keer dat deze technologie deze uitdaging aanpakt.Netwerk van GPU'sIn de eerste plaats is het belangrijk dat de Commissie de nodige infrastructuur aanbiedt om de stichtingsmodellen van morgen zonder communicatiebeperkingen op te leiden.

De evolutie van miljoenen naar biljoenen parameters in basismodellen heeft de vereisten voor trainingsinfrastructuur fundamenteel veranderd.De enorme parallel van vandaagAI-modelopleidingde werkdrukken worden beperkt door de mogelijkheid om gradiënten en parameters te synchroniseren tussen duizenden GPU's.Standaard Ethernet-netwerken introduceren aanzienlijke latentie- en bandbreedtebeperkingen die de algehele cluster-efficiëntie tot minder dan 50% kunnen verlagen voor grootschalige opleidingen, het maken van geavanceerdeNetwerk van GPU'sHet is niet alleen nuttig, maar ook essentieel.

Mellanox InfiniBandde technologie biedt een aantal cruciale voordelen die het ideaal maken voor grootschalige AI-opleidingsomgevingen:

• Ultra-Low Latency:Met een end-to-end latency van minder dan 600 nanoseconden minimaliseert InfiniBand de communicatie-overhead die verspreide training plaagt, waardoor GPU's meer tijd besteden aan computing en minder tijd wachten.
• Hoge bandbreedte dichtheid:NDR 400G InfiniBand biedt 400Gb/s bandbreedte per poort, waardoor naadloze gegevensuitwisseling tussen GPU's mogelijk is en de operationele tijd tot 70% wordt verkort in vergelijking met Ethernet-alternatieven.
• Netwerkcomputing:De Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) -technologie voert aggregatie-operaties uit binnen de netwerkswitches,het drastisch verminderen van het aantal gegevens dat tussen knooppunten wordt overgedragen en het versnellen van collectieve operaties.
• Adaptieve routing:Dynamische padkeuze zorgt voor een optimaal gebruik van de beschikbare bandbreedte en voorkomt netwerkcongestie, waardoor de prestaties consistent blijven, zelfs tijdens piekcommunicatieperiodes.

Het prestatiedifferentieel tussen InfiniBand en alternatieve technologieën wordt steeds belangrijker naarmate de modelgrootte en de schaal van de cluster toenemen.De onderstaande tabel toont de vergelijkende prestatiemetrics voor het trainen van een 100-miljard parametermodel op een 512-GPU-cluster:

De superioriteit vanMellanox InfiniBandvoorAI-modelopleidingDit wordt aangetoond door de adoptie ervan bij toonaangevende AI-onderzoeksinstellingen en cloudproviders.Grote technologiebedrijven hebben gemeld dat ze meer dan 90% schaalingsdoeltreffendheid bereiken bij het trainen van grote taalmodellen in clusters van meer dan 10Dit prestatieniveau stelt onderzoekers in staat om sneller te itereren en grotere modellen te trainen dan voorheen mogelijk was.versnelling van het tempo van AI-innovatie.

Aangezien de grootte en complexiteit van AI-modellen blijft toenemen, zal het netwerk een steeds belangrijkere rol spelen bij het bepalen van de effectiviteit van de opleiding.Mellanox InfiniBandde technologie ontwikkelt zich al om 800G en verder te ondersteunen, zodat de netwerkinfrastructuur niet de beperkende factor zal worden in toekomstige AI-ontwikkelingen.De inherente ondersteuning van de architectuur voor in-network computing biedt ook een weg voor een nog geavanceerdere aflasting van collectieve operaties in de toekomst..

Voor organisaties die serieus zijn over het bevorderen van de stand van de kunstmatige intelligentie, is investeren in de juiste netwerkinfrastructuur net zo belangrijk als het kiezen van de juiste GPU's.Mellanox InfiniBandde architectuur zorgt voor de prestaties, schaalbaarheid,en efficiëntie die nodig is om het rendement van investeringen in AI-infrastructuur te maximaliseren en de tijd tot ontdekking voor de volgende generatie AI-doorbraken te versnellen.