인공지능 훈련 가속화 솔루션: 멜라노크스 DPU와 GPU 클러스터의 통합

[일기]인공지능의 끊임없는 발전은 컴퓨팅 인프라를 한계까지 밀어내고 있습니다.전통적인 하드웨어에 대한 훈련은 몇 주 또는 몇 달이 필요합니다.혁신과 시장 진출 시점에 중요한 병목을 만듭니다. 이 과제의 핵심은 중요하지만 종종 간과되는 구성 요소인 네트워크입니다.이 기사에서는, 데이터 중심의 작업을 가속화하고 최적화합니다.멜라녹스 DPU밀도가 높은 GPU 클러스터를 가진 데이터 처리 단위,인공지능 교육그리고 우월한GPU 네트워크.

인공지능 분야는 패러다임 전환을 겪고 있습니다. 대규모 언어 모델 (LLM) 과 기초 모델과 같은 모델의 규모는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.단일 서버 설정에서 대용량으로 이동할 필요가 있습니다이 환경에서는 수천개의 GPU가 협동하여 데이터를 동기화하고 그레디언트를 조정하기 위해 끊임없이 통신해야 합니다.네트워크에 의해 지시, 전체 교육 시간 및 자원 활용의 주요 결정 요소가됩니다.그리고 보안 프로토콜은 더 이상 유효하지 않습니다, 그것은 주요 컴퓨팅 작업에서 귀중한 사이클을 훔치기 때문에.

대규모 GPU 클러스터를 배포하는 조직인공지능 교육성과를 저해하고 비용을 증가시키는 여러 가지 상호 연결된 과제에 직면합니다.

• CPU 오버헤드:호스트 CPU는 처리 통신 스택 (예를 들어, TCP/IP), 스토리지 드라이버 및 가상화 작업의 오버헤드에 압도되어 병목이됩니다.실제 인공지능 작업 부하에 대한 용량이 줄어들기.
• 비효율적 인 의사소통표준 네트워킹은 노드 간 그라디언트를 동기화하기 위해 중요한 모든 감소 작업 중에 상당한 지연 및 jitter를 도입 할 수 있습니다.GPU 네트워크이것은 GPU가 무작위로 앉아서 데이터를 기다리는 것을 초래합니다.
• 부적절한 데이터 흐름:교육 과정은 데이터 파이프라인입니다. 데이터가 저장소에서 GPU에 충분한 속도로 공급 될 수 없다면 가장 강력한 가속기는 사용되지 않을 것이며 자본 투자가 낭비 될 것입니다.
• 보안 및 다중 임대회장 비용:공유 클러스터에서 보안 격리 및 멀티 임차를 강제하는 것은 복잡성과 성능 저하를 추가하여 CPU를 더욱 부담시킵니다.

이러한 곤경에 대한 해결책은 호스트 CPU에서 그 목적을 위해 설계된 전용 하드웨어에 인프라 중심의 작업을 오프로드하는 것입니다.멜라녹스 DPUDPU는 강력한 ARM 코어와 고성능 네트워크 인터페이스와 프로그래밍 가능한 데이터 엔진을 결합한 혁명적인 프로세서입니다.

GPU 서버에 통합되면멜라녹스 DPU인공지능 클러스터의 효율성을 변화시키는 분산 아키텍처를 만듭니다.

• 하드웨어 가속 네트워크:DPU는 호스트에서 전체 통신 스택을 오프로드하여 하드웨어에서 중요한 작업을 처리합니다. 여기에는 RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 지원,이는 GPU가 최소한의 지연시간과 제로 CPU 참여로 네트워크를 통해 데이터를 직접 교환할 수 있게 해줍니다., 근본적으로 최적화GPU 네트워크.
• 저장 하 고 충전:DPU는 네트워크에 연결된 저장소에 대한 액세스를 직접 관리하고 훈련 데이터 세트를 미리 검색하고 GPU 메모리에 직접 이동할 수 있습니다.가속기를 완전히 포화시켜주기 위해 연속적이고 빠른 데이터 공급을 보장합니다..
• 강화된 보안과 격리:DPU는 하드웨어 기반의 신뢰 영역을 제공하며 보안 정책, 암호화,이러한 작업을 호스트에서 제거하고 성능을 희생하지 않고 더 안전한 환경을 제공합니다..
• 확장 가능한 관리:DPU는 운영 복잡성을 증가시키지 않고 클러스터의 원활한 확장을 허용하는 인프라 관리에 대한 일관된 플랫폼을 제공합니다.

그 중에서도멜라녹스 DPU인공지능 클러스터로 전환하면

인공지능 시대는 데이터 중심 컴퓨팅 시대이기도 합니다. 성공은 더 이상 컴퓨팅 밀도에 의해서만 결정되는 것이 아니라 컴퓨팅, 스토리지, 그리고 네트워크를 통해 데이터가 얼마나 효율적으로 이동하는지에 의해 결정됩니다.의멜라녹스 DPU클러스터의 모든 GPU의 잠재력을 풀기 위해 데이터 경로에서 필수 인텔리전스를 제공함으로써 이러한 요구를 직접적으로 해결합니다.GPU 네트워크그리고 데이터 프로비저닝을 통해 더 빠른 돌파구, 더 낮은 운영 비용, 그리고 더 지속 가능한 인공지능 인프라를 만들 수 있습니다.이 통합적인 접근법은 대규모의인공지능 훈련