Conclusioni di rete nei cluster di formazione sull'IA: soluzioni fornite da Mellanox

Risolvere i colli di bottiglia della rete dei cluster di addestramento AI: le soluzioni di networking ad alte prestazioni di Mellanox

Santa Clara, California – [Data] – Poiché i modelli di intelligenza artificiale crescono in modo esponenziale in termini di dimensioni e complessità, le reti dei data center tradizionali stanno diventando il principale collo di bottiglia nell'efficienza dell'addestramento AI. I modelli linguistici di grandi dimensioni moderni e le architetture di deep learning richiedono una comunicazione senza interruzioni tra migliaia di GPU, rendendo le prestazioni della rete fondamentali per il throughput complessivo del sistema. Mellanox Technologies, ora parte di NVIDIA, affronta queste sfide con soluzioni di networking AI specializzate progettate per eliminare i colli di bottiglia nelle cluster GPU su larga scala, consentendo a ricercatori e aziende di ottenere prestazioni di addestramento senza precedenti attraverso la tecnologia di interconnessione a bassa latenza ottimizzata.

Il collo di bottiglia del networking AI: quando le GPU attendono i dati

Nell'addestramento AI distribuito, la natura parallela del lavoro su centinaia o migliaia di acceleratori significa che una comunicazione lenta tra i nodi influisce direttamente sul tempo complessivo di completamento del lavoro. Durante ogni iterazione di addestramento, i gradienti devono essere sincronizzati tra tutti i worker—un processo che può consumare il 30-50% del tempo totale di addestramento in reti progettate in modo scadente. Il problema si aggrava man mano che i parametri del modello aumentano fino a raggiungere i trilioni, richiedendo una comunicazione costante tra i nodi. Gli studi dimostrano che un semplice aumento di latenza di 100 microsecondi in un cluster GPU di grandi dimensioni può ridurre l'efficienza complessiva dell'addestramento fino al 15%, traducendosi in costi computazionali significativamente più elevati e tempi di soluzione più lunghi per le iniziative AI critiche.

Architettura di networking ottimizzata per l'AI di Mellanox

Mellanox affronta la sfida del networking AI attraverso un'architettura olistica progettata specificamente per gli schemi di comunicazione unici dei carichi di lavoro AI distribuiti. La soluzione combina hardware all'avanguardia con software intelligente per creare un tessuto computazionale senza interruzioni.

• InfiniBand con tecnologia SHARP: Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) implementa il calcolo in rete, scaricando le operazioni di riduzione dai server GPU agli switch di rete stessi. Questo approccio rivoluzionario elimina i trasferimenti di dati multipli tra i nodi, accelerando notevolmente le operazioni collettive.
• Comunicazione accelerata RDMA: L'accesso diretto alla memoria remota consente alle GPU di scambiare direttamente dati con le GPU peer attraverso la rete con un coinvolgimento minimo della CPU, riducendo la latenza e liberando i processori host per le attività di calcolo.
• Routing adattivo e controllo della congestione: Algoritmi intelligenti indirizzano dinamicamente il traffico attorno agli hotspot e gestiscono la congestione prima che influisca sulle prestazioni, mantenendo un throughput costante anche durante i periodi di comunicazione di picco.
• Tecnologia GPU multi-host: Consente a più server GPU di connettersi tramite un singolo adattatore, aumentando la densità e riducendo i costi dell'infrastruttura mantenendo la piena larghezza di banda.

Miglioramenti delle prestazioni quantificabili per i carichi di lavoro AI

L'impatto della tecnologia di interconnessione a bassa latenza ottimizzata di Mellanox è misurabile in tutti gli indicatori chiave di prestazione per i cluster di addestramento AI. Le implementazioni nel mondo reale dimostrano vantaggi significativi rispetto agli approcci di networking convenzionali.

Questi miglioramenti si traducono direttamente in una riduzione del tempo di addestramento per i modelli, costi di cloud computing inferiori e cicli di iterazione più rapidi per i team di ricerca sull'AI.

Trasformare l'economia dell'infrastruttura AI

Oltre alle prestazioni grezze, le soluzioni di networking AI di Mellanox offrono vantaggi economici interessanti. Massimizzando i tassi di utilizzo della GPU, le organizzazioni possono ottenere gli stessi risultati computazionali con meno nodi o completare più lavori di addestramento all'interno dello stesso investimento infrastrutturale. I tempi di addestramento ridotti consentono ai ricercatori di iterare più rapidamente, accelerando il ritmo dell'innovazione. Per le iniziative AI su larga scala, l'infrastruttura di rete diventa una risorsa strategica piuttosto che un vincolo, consentendo alle organizzazioni di affrontare problemi sempre più complessi che in precedenza erano impraticabili a causa dei colli di bottiglia della comunicazione.