Netwerkknelpunten in AI-trainingsclusters: Oplossingen van Mellanox
October 8, 2025
Oplossing van knelpunten in het netwerk van AI-trainingsclusters: Mellanox's netwerkoplossingen met hoge prestaties
Santa Clara, Californië.Naarmate de modellen van kunstmatige intelligentie exponentieel in grootte en complexiteit groeien, worden traditionele datacenternetwerken de belangrijkste knelpunt in de efficiëntie van AI-opleiding.Moderne grote taalmodellen en deep learning architecturen vereisen naadloze communicatie tussen duizenden GPU'sMellanox Technologies, nu onderdeel van NVIDIA, gaat deze uitdagingen aan met gespecialiseerdeAI-netwerkenoplossingen die zijn ontworpen om knelpunten in de grootschaligeGPU-clusterDe Commissie heeft de Commissie verzocht om een verslag uit te brengen over de resultaten van de evaluatie van de resultaten van de evaluatie.onderlinge verbinding met lage latentietechnologie.
De knelpunt van AI-netwerken: wanneer GPU's op data wachten
In gedistribueerde AI-opleiding betekent de parallelle aard van het werk over honderden of duizenden versnellers dat trage communicatie tussen knooppunten rechtstreeks van invloed is op de totale voltooiingstijd van de taak.Tijdens elke trainingsiteratieIn een slecht ontworpen netwerk moeten de gradiënten worden gesynchroniseerd tussen alle werknemers.Het probleem verslechtert naarmate de modellenparameters in de biljoenen stijgen.Onderzoeken tonen aan dat slechts een toename van de latentie van 100 microseconden in een groteGPU-clusterkan de algehele opleidingsdoeltreffendheid met maximaal 15% verminderen, wat leidt tot aanzienlijk hogere rekenkosten en langere oplossingstijden voor kritieke AI-initiatieven.
Mellanox's AI-geoptimaliseerde netwerkarchitectuur
Mellanox nadert deAI-netwerkende uitdaging door middel van een holistische architectuur die specifiek is ontworpen voor de unieke communicatiepatronen van gedistribueerde AI-werkbelastingen.De oplossing combineert geavanceerde hardware met intelligente software om een naadloze computationele structuur te creëren.
- InfiniBand met SHARP technologie:Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) implementeert in-network computing, waarbij reductie-operaties van GPU-servers naar de netwerk-switches zelf worden afgeladen.Deze revolutionaire aanpak elimineert meerdere gegevensoverdrachten tussen knooppunten, waardoor collectieve operaties drastisch versneld worden.
- RDMA versnelde communicatie:Remote Direct Memory Access stelt GPU's in staat om gegevens rechtstreeks uit te wisselen met peer-GPU's over het netwerk met minimale CPU-betrokkenheid, waardoor latency wordt verminderd en hostprocessors worden vrijgemaakt voor berekeningstaken.
- Adaptieve routing en congestiecontrole:Intelligente algoritmen routeren verkeer dynamisch rond hotspots en beheren congestie voordat deze de prestaties beïnvloedt, waardoor de doorvoer consistent blijft, zelfs tijdens piekcommunicatieperiodes.
- Multi-host GPU-technologie:Hiermee kunnen meerdere GPU-servers via een enkele adapter worden verbonden, waardoor de dichtheid toeneemt en de infrastructuurkosten worden verlaagd, terwijl de volledige bandbreedte behouden blijft.
Kwantificeerbare prestatieverbeteringen voor AI-workloads
De effecten van Mellanox zijn geoptimaliseerd.onderlinge verbinding met lage latentieIn het kader van het programma voor de ontwikkeling van de AI-opleidingsclusters is de ontwikkeling van een nieuwe technologie meetbaar aan de hand van belangrijke prestatie-indicatoren.
| Performance metric | Standaard Ethernet-netwerk | Mellanox AI-geoptimaliseerd netwerk | Verbetering |
|---|---|---|---|
| All-Reduce-operatietijd (1024 GPU's) | 85 ms | 12 ms | 86% Vermindering |
| GPU-uitgebruikingspercentage | 65-75% | 90-95% | ~ 30% toename |
| Opleidingstijd (ResNet-50) | 28 minuten. | 18 minuten. | 36% sneller |
| Scalability Efficiency (512 tot 1024 GPU's) | 72% | 92% | 28% Betere schaalbaarheid |
Deze verbeteringen vertalen zich rechtstreeks in een verminderde training voor modellen, lagere cloud computingkosten en snellere iteratiecycli voor AI-onderzoeksteams.
Transformatie van de economie van AI-infrastructuur
Behalve de ruwe prestaties...AI-netwerkenDe oplossingen leveren overtuigende economische voordelen.organisaties kunnen dezelfde berekeningsresultaten bereiken met minder knooppunten of meer opleidingen voltooien binnen dezelfde infrastructuurinvestering. De verkortte trainingstijden stellen onderzoekers in staat sneller te itereren en het tempo van innovatie te versnellen.de netwerkinfrastructuur wordt meer een strategisch voordeel dan een beperking, waardoor organisaties steeds complexere problemen kunnen aanpakken die voorheen onpraktisch waren vanwege communicatieflessen.