Conclusioni della rete di cluster di formazione sull'IA: le soluzioni di Mellanox
October 1, 2025
Analisi del settore:Con l'aumento esponenziale della complessità dei modelli di intelligenza artificiale, l'infrastruttura di rete è emersa come collo di bottiglia critico nei cluster di formazione su larga scala.Rete di IArichiede una larghezza di banda senza precedenti e una latenza a livello di microsecondi per mantenere efficientemente sincronizzate migliaia di GPU.Questo articolo esamina in che modo le soluzioni InfiniBand ed Ethernet di Mellanox fornisconointerconnessione a bassa latenzaLa tecnologia necessaria per eliminare i costi di comunicazione e massimizzare la produttività inCluster GPUle distribuzioni.
Il passaggio ai modelli a trilioni di parametri ha trasformato la formazione dell'IA da un problema legato al calcolo a un problema legato alla comunicazione.Cluster GPUIn alcuni ambienti, il tempo dedicato alla comunicazione tra nodi durante la formazione distribuita può consumare oltre il 50% del tempo totale del ciclo.Le reti Ethernet tradizionali introducono notevoli latenze e congestioni, causando costose GPU a stare inattive in attesa di aggiornamenti gradienti e sincronizzazione dei parametri.Questo sovraccarico di comunicazione rappresenta il più grande ostacolo al raggiungimento di un'efficienza di scala ottimale inRete di IAinfrastrutture, che hanno un impatto diretto sul tempo di realizzazione e sul costo totale di proprietà.
Mellanox affronta queste sfide attraverso un approccio olisticoRete di IA, che combina innovazioni hardware e software appositamente progettate per ambienti di elaborazione ad alte prestazioni.e tecnologie di rete software-defined avanzate che lavorano insieme per eliminare le strozzature.
- Tecnologia InfiniBand HDR:Fornisce 200Gb/s di larghezza di banda per porta con latenza di commutazione inferiore ai 600 nanosecondi, fornendo l'ultimainterconnessione a bassa latenzaper carichi di lavoro di formazione ad alta intensità di sincronizzazione.
- SHARP In-Network Computing:Tecnologia rivoluzionaria che scarica le operazioni collettive (All-Reduce, All-Gather) negli switch di rete, riducendo il tempo di comunicazione della GPU fino al 50%.
- Routing adattivo:Bilancia dinamicamente il traffico su più percorsi per evitare punti critici e congestioni, garantendo prestazioni costanti durante i periodi di picco della comunicazione.
- Tecnologia GPUDirect:Consente l'accesso diretto alla memoria tra GPU su server diversi, ignorando il coinvolgimento della CPU e riducendo la latenza della comunicazione.
L'implementazione del sistema ottimizzato di MellanoxRete di IAle infrastrutture offrono miglioramenti di prestazione misurabili per le varie dimensioni dei cluster e le architetture dei modelli.
| Metrica delle prestazioni | Ethernet standard | Mellanox InfiniBand | Miglioramento |
|---|---|---|---|
| All-Reduce Latency (256 nodi) | 450 μs | 85 μs | Riduzione dell'81% |
| Efficienza di scalabilità (1024 GPU) | 55-65% | 90-95% | Miglioramento del 50-60% |
| Tempo di formazione (ResNet-50) | 6.8 ore | 3.2 ore | 53% più veloce |
| Tasso di utilizzo della GPU | 60-70% | 92-98% | Aumento del 40-50% |
Questi miglioramenti si traducono direttamente in valore per l'azienda: un'iterazione dei modelli più veloce, una riduzione dei costi delle infrastrutture e la capacità di affrontare problemi più complessi entro gli stessi limiti di tempo.
Un'organizzazione leader nella ricerca sull'IA ha implementato la soluzione HDR InfiniBand di Mellanox per i loro modelli di linguaggio massicci di addestramento cluster 2048-GPU.interconnessione a bassa latenzaha permesso loro di raggiungere un'efficienza di scalabilità del 93%, riducendo il tempo di formazione per un modello a 175 miliardi di parametri da 42 giorni a soli 19 giorni.I meccanismi avanzati di controllo della congestione della soluzione hanno eliminato la perdita di pacchetti durante le fasi di comunicazione all-to-all, mantenendo prestazioni costanti durante tutto il processo di formazione prolungato.
L'aumento della dimensione e della complessità dei modelli di IARete di IANel quadro di un programma di sviluppo integrato, la Mellanox ha deciso di avviare un'operazione di ampliamento di infrastrutture che si intensificherà.L'impegno dell'aziendainterconnessione a bassa latenzaL'innovazione fornisce un chiaro percorso per le organizzazioni a scalare il loroCluster GPUle implementazioni senza incontrare limitazioni di rete.
Nella corsa allo sviluppo di capacità avanzate di IA, le prestazioni della rete sono diventate un fattore di differenziazione fondamentale.Rete di IALe nuove soluzioni trasformano la rete da un collo di bottiglia in un vantaggio strategico, consentendo alle organizzazioni di massimizzare il ritorno degli investimenti in GPU e accelerare l'innovazione.Per qualsiasi impresa seria sull'IA, l'investimento in infrastrutture di rete ottimizzate non è più facoltativo, bensì indispensabile per ottenere un vantaggio competitivo.