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

La crescita esponenziale dell'intelligenza artificiale ha creato richieste senza precedenti sull'infrastruttura computazionale,specialmente in ambienti di formazione distribuiti dove migliaia di GPU devono lavorare in concertoMentre i parametri del modello si riducono a trilioni e i set di dati si espandono a petabyte, le architetture di server tradizionali lottano con spese di comunicazione, colli di bottiglia nel movimento dei dati,e l'uso inefficiente delle risorse. Questo articolo esamina in che modoMellanox DPU(Unità di elaborazione dei dati) trasformaFormazione all'IAinfrastrutture scaricando le funzioni critiche di rete, di archiviazione e di sicurezza dagli host CPU, creando ottimizzatiRete GPUambienti che offrono prestazioni ed efficienza all'avanguardia per carichi di lavoro di apprendimento automatico su larga scala.

L'architettura tradizionale dei data center ha raggiunto i suoi limiti nel supportare i moderni carichi di lavoro di IA.e protocolli di sicurezza insieme al trattamento delle applicazioni, creando costi generali significativi che riducono l'efficienza complessiva del sistema.Formazione all'IAL'analisi dell'industria rivela che nei tipici cluster di IA, la maggior parte dei processi di apprendimento è composta da un'accelerazione, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'accelerazione automatica, un'altra cosa.25-40% dei cicli della CPU host sono consumati da attività infrastrutturali piuttosto che da attività di calcolo, creando un grosso collo di bottiglia che limita il ritorno dell'investimento nell'infrastruttura GPU.rendere essenziale un nuovo approccio architettonico per il continuo progresso dell'intelligenza artificiale.

• Spese generali di comunicazione:L'addestramento distribuito richiede una costante sincronizzazione di gradienti su centinaia o migliaia di GPU, creando un'immensa pressione sull'infrastruttura di rete che spesso diventa il principale collo di bottiglia.
• Conclusioni di preelaborazione dei dati:L'alimentazione dei dati ai processi di addestramento richiede operazioni di I / O massicce che competono con i compiti computazionali per le risorse di CPU e memoria.
• Sicurezza e multi-tenancy:Gli ambienti di ricerca condivisi richiedono un solido isolamento tra progetti e utenti senza sacrificare le prestazioni.
• Complessità della gestione:L'orchestrazione di migliaia di GPU su più rack richiede sofisticate capacità di provisioning, monitoraggio e risoluzione dei problemi.
• Efficienza energetica e costi:Il consumo di energia e i vincoli di spazio diventano problemi significativi su scala, richiedendo prestazioni ottimali per watt e per unità di rack.

Queste sfide richiedono un ripensamento fondamentale dell'architettura del data center specificamente perFormazione all'IAcarichi di lavoro.

IlMellanox DPUrappresenta un cambiamento di paradigma nell'architettura del data center, spostando le funzioni infrastrutturali dalle CPU host a processori specializzati progettati specificamente per il movimento dei dati, la sicurezza,e operazioni di stoccaggioQuesto approccio crea un'architettura disaggregata in cui ogni componente è specializzato nella sua funzione ottimale: GPU per il calcolo, CPU per la logica delle applicazioni e DPU per i servizi infrastrutturali.

• Rete accelerata da hardware:IlMellanox DPUincorporano adattatori di rete ConnectX avanzati con tecnologia RDMA (Remote Direct Memory Access),che consente la comunicazione diretta tra GPU e GPU attraverso la rete con un coinvolgimento minimo della CPU e una latenza ultra bassa.
• Informatica in rete:La tecnologia SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) trasferisce le operazioni di comunicazione collettiva (come MPI all-reduce) dai server agli switch di rete,accelerando drasticamente la sincronizzazione distribuita dell'addestramento.
• Immagazzinamento:L'NVMe over Fabrics (NVMe-oF) accelerato da hardware consente l'accesso diretto ai dispositivi di archiviazione remoti, bypassando le CPU host e riducendo i colli di bottiglia del caricamento dei dati durante l'addestramento.
• Isolamento di sicurezza:Le capacità di affidabilità e di isolamento basate sull'hardware consentono una multi-tenancy sicura senza costi generali di prestazione, fondamentali per gli ambienti di ricerca condivisi.
• Gestione delle infrastrutture:Le DPU forniscono capacità di gestione out-of-band per un miglior monitoraggio, provisioning e manutenzione dei server GPU.

Questo approccio globale trasformaRete GPULa ricerca sull'intelligenza artificiale è stata trasformata da un potenziale collo di bottiglia in un vantaggio competitivo per le organizzazioni di ricerca sull'IA.

Impieghi diMellanox DPULa tecnologia in ambienti di produzione di IA dimostra miglioramenti significativi in tutti gli indicatori chiave di prestazione.I seguenti dati rappresentano i risultati aggregati di più implementazioni su larga scala:

Queste metriche si traducono direttamente in cicli di ricerca più veloci, costi computazionali più bassi e capacità di affrontare problemi più complessi entro vincoli pratici.

L'integrazione diMellanox DPULa tecnologia con cluster GPU rappresenta più di un miglioramento incrementale, costituisce un cambiamento architettonico fondamentale che affronta le sfide fondamentali della modernaFormazione all'IAIn questo modo, le organizzazioni possono raggiungere livelli senza precedenti di prestazioni, efficienza,e la scalabilità nelle loro iniziative di apprendimento automaticoQuesto approccio rende i investimenti nelle infrastrutture di IA a prova di futuro creando una base flessibile, definita dal software, in grado di adattarsi alle esigenze in evoluzione del carico di lavoro e alle tecnologie emergenti.

Man mano che i modelli di IA continuano a crescere in dimensioni e complessità, l'importanza strategica delle infrastrutture ottimizzate aumenterà solo.Le organizzazioni che oggi adottano architetture accelerate DPU otterranno significativi vantaggi competitivi nella velocità della ricerca, efficienza operativa e capacità di calcolo.