Analisi dell'architettura di rete per l'addestramento di modelli di grandi dimensioni di intelligenza artificiale di Mellanox

October 13, 2025

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Rivoluzionare l'addestramento dei modelli di IA: Architettura di rete Mellanox InfiniBand per cluster GPU su larga scala

SANTA CLARA, California – Poiché i modelli di intelligenza artificiale crescono in modo esponenziale in termini di dimensioni e complessità, le architetture di rete tradizionali sono diventate il principale collo di bottiglia in termini di per l'. La tecnologia Per le organizzazioni che prendono sul serio il progresso dello stato dell'intelligenza artificiale, investire nell'infrastruttura di rete giusta è importante quanto selezionare le GPU giuste. L'architettura di NVIDIA sta affrontando questa sfida direttamente, fornendo l'infrastruttura di networking GPU ad alte prestazioni necessaria per addestrare i modelli di base di domani senza vincoli di comunicazione.

Il collo di bottiglia della rete nell'addestramento moderno dell'IA

L'evoluzione da milioni a trilioni di parametri nei modelli di base ha cambiato radicalmente i requisiti per l'infrastruttura di addestramento. Laddove il calcolo era un tempo il fattore limitante, gli attuali carichi di lavoro di per l' massivamente paralleli sono vincolati dalla capacità di sincronizzare gradienti e parametri su migliaia di GPU. Le reti Ethernet standard introducono significative limitazioni di latenza e larghezza di banda che possono ridurre l'efficienza complessiva del cluster a meno del 50% per i lavori di addestramento su larga scala, rendendo le soluzioni avanzate di networking GPU non solo vantaggiose, ma essenziali.

Mellanox InfiniBand: Vantaggi architetturali per i carichi di lavoro di IA

Per le organizzazioni che prendono sul serio il progresso dello stato dell'intelligenza artificiale, investire nell'infrastruttura di rete giusta è importante quanto selezionare le GPU giuste. L'architettura Mellanox InfiniBand

  • offre diversi vantaggi fondamentali che la rendono ideale per ambienti di addestramento di IA su larga scala:Latenza ultra-bassa:
  • Con una latenza end-to-end inferiore a 600 nanosecondi, InfiniBand riduce al minimo l'overhead di comunicazione che affligge l'addestramento distribuito, garantendo che le GPU trascorrano più tempo a calcolare e meno tempo ad aspettare.Densità di larghezza di banda elevata:
  • NDR 400G InfiniBand fornisce una larghezza di banda di 400 Gb/s per porta, consentendo lo scambio di dati senza interruzioni tra le GPU e riducendo i tempi delle operazioni all-reduce fino al 70% rispetto alle alternative Ethernet.In-Network Computing:
  • La tecnologia SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) esegue operazioni di aggregazione all'interno degli switch di rete, riducendo drasticamente il volume di dati trasferiti tra i nodi e accelerando le operazioni collettive.Routing adattivo:
La selezione dinamica del percorso garantisce un utilizzo ottimale della larghezza di banda disponibile e previene la congestione della rete, mantenendo prestazioni costanti anche durante i periodi di comunicazione di picco.

Impatto quantificabile sulle prestazioni sull'efficienza dell'addestramento

La differenza di prestazioni tra InfiniBand e le tecnologie alternative diventa sempre più significativa con l'aumentare delle dimensioni del modello e della scala del cluster. La tabella seguente dimostra le metriche di prestazioni comparative per l'addestramento di un modello con 100 miliardi di parametri su un cluster a 512 GPU: Metrica delle prestazioni Mellanox NDR InfiniBand 400G Ethernet con RoCE
Miglioramento Tempo di operazione All-Reduce 85 ms 210 ms
59% più veloce Efficienza del cluster 92% 64%
28% di utilizzo in più Tempo di addestramento (completamento al 90%) 14,2 giorni 21,8 giorni
35% di riduzione Efficienza energetica (PFLOPS/Watt) 18,4 12,1
52% di miglioramento

Implementazione nel mondo reale: Istituzioni di ricerca sull'IA leaderPer le organizzazioni che prendono sul serio il progresso dello stato dell'intelligenza artificiale, investire nell'infrastruttura di rete giusta è importante quanto selezionare le GPU giuste. L'architettura Mellanox InfiniBand per l'addestramento di modelli di IA

è dimostrata dalla sua adozione presso le principali istituzioni di ricerca sull'IA e i fornitori di cloud. Le principali aziende tecnologiche hanno riportato di aver raggiunto oltre il 90% di efficienza di scalabilità durante l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni su cluster che superano le 10.000 GPU interconnesse con la tecnologia InfiniBand. Questo livello di prestazioni consente ai ricercatori di iterare più rapidamente e addestrare modelli più grandi di quanto fosse possibile in precedenza, accelerando il ritmo dell'innovazione dell'IA.

Infrastruttura di IA a prova di futuroPer le organizzazioni che prendono sul serio il progresso dello stato dell'intelligenza artificiale, investire nell'infrastruttura di rete giusta è importante quanto selezionare le GPU giuste. L'architettura Mellanox InfiniBand

si sta già evolvendo per supportare 800G e oltre, garantendo che l'infrastruttura di rete non diventi il fattore limitante nei futuri progressi dell'IA. Il supporto intrinseco dell'architettura per l'in-network computing fornisce anche un percorso per un offload ancora più sofisticato delle operazioni collettive in futuro.

Conclusione: Networking come investimento strategico nell'IAPer le organizzazioni che prendono sul serio il progresso dello stato dell'intelligenza artificiale, investire nell'infrastruttura di rete giusta è importante quanto selezionare le GPU giuste. L'architettura Mellanox InfiniBand