Soluzione di accelerazione per l'addestramento dell'IA: Integrazione di DPU Mellanox e cluster GPU

Globale, [Data] – L'inarrestabile progresso dell'Intelligenza Artificiale sta spingendo l'infrastruttura computazionale ai suoi limiti. I modelli di AI moderni, con miliardi di parametri, richiedono settimane o addirittura mesi per l'addestramento su hardware convenzionale, creando un significativo collo di bottiglia per l'innovazione e il time-to-market. Al centro di questa sfida si trova un componente critico ma spesso trascurato: la rete. Questo articolo esplora una soluzione trasformativa che scarica, accelera e ottimizza le operazioni incentrate sui dati integrando la Mellanox DPU (Data Processing Unit) con cluster GPU densi, creando un'architettura olistica progettata specificamente per l' addestramento AI accelerato e una rete GPU.

Il campo dell'AI sta subendo un cambio di paradigma. La scala di modelli come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli di base sta crescendo esponenzialmente, rendendo necessaria una transizione da configurazioni a server singolo a cluster di calcolo massicci e distribuiti. In questi ambienti, migliaia di GPU devono lavorare in concerto, comunicando costantemente per sincronizzare dati e gradienti. L'efficienza di questa comunicazione, dettata dalla rete, diventa il principale fattore determinante del tempo di addestramento complessivo e dell'utilizzo delle risorse. L'approccio tradizionale di utilizzare le CPU dei server per gestire i protocolli di rete, archiviazione e sicurezza non è più praticabile, in quanto sottrae cicli preziosi dal compito di calcolo primario.

Le organizzazioni che implementano cluster GPU su larga scala per l' addestramento AI affrontano diverse sfide interconnesse che ostacolano le prestazioni e aumentano i costi:

• Sovraccarico della CPU: La CPU host diventa un collo di bottiglia, sopraffatta dall'overhead dell'elaborazione degli stack di comunicazione (ad esempio, TCP/IP), dei driver di archiviazione e delle attività di virtualizzazione, lasciando meno capacità per il carico di lavoro AI effettivo.
• Comunicazione inefficiente: La rete standard può introdurre latenza e jitter significativi durante le operazioni all-reduce critiche per la sincronizzazione dei gradienti tra i nodi nella rete GPU. Ciò porta le GPU a rimanere inattive, in attesa dei dati, un fenomeno noto come "straggling".
• Flusso di dati inadeguato: Il processo di addestramento è una pipeline di dati. Se i dati non possono essere alimentati dall'archiviazione alle GPU a una velocità sufficiente, gli acceleratori più potenti saranno sottoutilizzati, sprecando investimenti di capitale.
• Sovraccarico di sicurezza e multi-tenancy: L'applicazione dell'isolamento della sicurezza e della multi-tenancy in cluster condivisi grava ulteriormente sulla CPU, aggiungendo complessità e degrado delle prestazioni.

La soluzione a questi colli di bottiglia è scaricare le attività incentrate sull'infrastruttura dalla CPU host a un componente hardware dedicato progettato a tale scopo: la Mellanox DPU. La DPU è un processore rivoluzionario che combina potenti core Arm con un'interfaccia di rete ad alte prestazioni e motori dati programmabili.

Quando integrata in un server GPU, la Mellanox DPU crea un'architettura disaggregata che trasforma l'efficienza del cluster AI:

• Networking accelerato dall'hardware: La DPU scarica l'intero stack di comunicazione dall'host, gestendo attività critiche nell'hardware. Ciò include il supporto RoCE (RDMA over Converged Ethernet), che consente alle GPU di scambiare direttamente dati attraverso la rete con una latenza minima e zero coinvolgimento della CPU, ottimizzando fondamentalmente la rete GPU.
• Offload di archiviazione: La DPU può gestire direttamente l'accesso all'archiviazione collegata alla rete, precaricando i set di dati di addestramento e spostandoli direttamente nella memoria GPU, garantendo un flusso di dati continuo e ad alta velocità per mantenere gli acceleratori completamente saturi.
• Sicurezza e isolamento migliorati: La DPU fornisce una zona di fiducia basata sull'hardware. Può gestire le politiche di sicurezza, la crittografia e l'isolamento dei tenant alla velocità di linea, scaricando queste attività dall'host e fornendo un ambiente più sicuro senza sacrificare le prestazioni.
• Gestione scalabile: Le DPU forniscono una piattaforma coerente per la gestione dell'infrastruttura, consentendo la scalabilità senza soluzione di continuità del cluster senza aumentare la complessità operativa.

L'integrazione della Mellanox DPU nei cluster AI offre miglioramenti drammatici e misurabili che hanno un impatto diretto sui risultati:

L'era dell'AI è anche l'era del calcolo incentrato sui dati. Il successo non è più determinato solo dalla densità di calcolo, ma da quanto efficientemente i dati si muovono tra calcolo, archiviazione e attraverso la rete. La Mellanox DPU affronta questa esigenza direttamente, fornendo l'intelligenza essenziale nel percorso dei dati per sbloccare l'intero potenziale di ogni GPU in un cluster. Eliminando i colli di bottiglia nella rete GPU e nel provisioning dei dati, apre la strada a scoperte più rapide, costi operativi inferiori e un'infrastruttura AI più sostenibile. Questo approccio integrato sta rapidamente diventando il nuovo standard per chiunque prenda sul serio l' addestramento AI