인공지능 훈련 가속화 솔루션: 멜라노크스 DPU와 GPU 클러스터의 통합
October 8, 2025
인공지능의 기하급수적인 성장은 컴퓨팅 인프라에 전례 없는 요구사항을 만들었습니다.특히 분산 교육 환경에서 수천 개의 GPU가 협동으로 작동해야 합니다.모델 매개 변수 규모가 수조에 이르고 데이터 세트가 페타바이트로 확장됨에 따라 전통적인 서버 아키텍처는 통신 오버헤드, 데이터 이동 병목,그리고 비효율적인 자원 활용이 기사에서는멜라녹스 DPU(데이터 처리 장치) 변환인공지능 교육핵심 네트워크, 저장 및 보안 기능을 CPU 호스트에서 제거하여 최적화된GPU 네트워크대용량 기계 학습 워크로드를 위해 획기적인 성능과 효율성을 제공하는 환경.
전통적인 데이터 센터 아키텍처는 현대 AI 워크로드를 지원하는 데 한계에 도달했습니다.보안 프로토콜과 함께 애플리케이션 처리, 전체 시스템 효율을 감소시키는 상당한 상용 비용을 창출합니다.인공지능 교육클러스터는 데이터를 기다리는 GPU, 과소 활용되는 값비싼 가속기 자원, 그리고 연장된 훈련 시간으로 이어집니다. 산업 분석에 따르면 전형적인 AI 클러스터에서호스트 CPU 주기의 25-40%는 컴퓨팅보다는 인프라 작업에 소비됩니다., GPU 인프라에 대한 투자 수익을 제한하는 상당한 병목을 만듭니다. 클러스터 크기가 증가함에 따라이 비효율성은 점점 더 문제가됩니다.인공지능의 지속적인 발전에 필수적인 새로운 건축적 접근을 만드는 것.
- 통신 비용:분산 훈련은 수백 또는 수천 개의 GPU를 통해 끊임없는 경사 동기화를 요구하며, 네트워크 인프라에 엄청난 압력을 가하며, 이는 종종 주요 병목이 됩니다.
- 데이터 사전 처리 병목:훈련 프로세스에 데이터를 공급하려면 CPU 및 메모리 자원에 대한 컴퓨팅 작업과 경쟁하는 대규모 I/O 작업이 필요합니다.
- 보안 및 다중 임차:공유 연구 환경은 성능을 희생하지 않고 프로젝트와 사용자 사이의 강력한 고립을 요구합니다.
- 관리 복잡성:수천 개의 GPU를 여러 래크에 배치하려면 정교한 프로비저닝, 모니터링 및 문제 해결 기능이 필요합니다.
- 에너지 및 비용 효율성:전력 소비와 공간 제약은 규모에서 중요한 문제가 되고, 와트당 최적의 성능과 랙 단위를 요구합니다.
이러한 도전은 데이터 센터 아키텍처의 근본적인 재고가 필요합니다.인공지능 교육작업 부하
의멜라녹스 DPU데이터 센터 아키텍처의 패러다임 전환을 나타냅니다. 데이터 이동, 보안,및 저장 작업이 접근 방식은 각 구성 요소가 최적의 기능에 특화 된 분산 아키텍처를 만듭니다. 계산용 GPU, 애플리케이션 논리용 CPU 및 인프라 서비스용 DPU.
- 하드웨어 가속 네트워크:의멜라녹스 DPURDMA (Remote Direct Memory Access) 기술로 첨단 ConnectX 네트워크 어댑터를 탑재하고,최소 CPU 참여와 극히 낮은 지연시간으로 네트워크를 통해 직접 GPU에서 GPU 통신을 가능하게 합니다..
- 네트워크 컴퓨팅:SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) 기술은 서버에서 네트워크 스위치로 집단 통신 작업을 (MPI all-reduce와 같이) 오프로드합니다.극적으로 분산 훈련 동기화를 가속화.
- 저장 하 고 출하:하드웨어 가속 NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 는 원격 저장 장치에 직접 액세스 할 수 있으며 호스트 CPU를 우회하고 훈련 중에 데이터 로딩 병목을 줄입니다.
- 보안 격리:하드웨어 기반의 신뢰와 격리 기능은 공유 연구 환경에 중요한 성능 오버헤드 없이 안전한 멀티테인먼트를 가능하게 합니다.
- 인프라 관리:DPU는 GPU 서버의 향상된 모니터링, 프로비저닝 및 유지보수를 위해 밴드 외부 관리 기능을 제공합니다.
이 종합적인 접근 방식은GPU 네트워크인공지능 연구 조직의 경쟁 우위를 점하는 잠재적인 병목에서
배포멜라녹스 DPU생산 인공지능 환경에서의 기술은 주요 성능 지표에서 상당한 개선이 나타났습니다.다음 데이터는 여러 대용량 구현의 종합 결과를 나타냅니다.:
| 성능 측정기 | 전통 건축 | DPU 가속 아키텍처 | 개선 |
|---|---|---|---|
| 모든 감소 동작 (1024 GPU) | 120ms | 18ms | 85% 더 빨리 |
| GPU 사용률 | 68% | 94% | 38% 증가 |
| 훈련 시간 (GPT-3 스케일 모델) | 21일 | 14일 | 33% 감소 |
| 네트워크용 CPU 오버헤드 | 핵의 28% | 핵의 3% | 89% 감소 |
| 교육 직무당 비용 | 기본 = 100% | 62% | 38% 절약 |
| 에너지 효율 (TFLOPS/Watt) | 4.2 | 6.8 | 62% 개선 |
이러한 측정은 직접적으로 더 빠른 연구 주기로, 더 낮은 계산 비용, 그리고 실용적인 제약 내에서 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력으로 번역됩니다.
통합멜라녹스 DPUGPU 클러스터를 가진 기술은 점진적인 개선 이상의 것을 나타냅니다. 그것은 현대 컴퓨터의 핵심 과제를 해결하는 근본적인 건축적 변화를 구성합니다.인공지능 교육기반 시설 기능을 전문 프로세서들에게 맡기면 조직은 전례 없는 수준의 성능, 효율성,그리고 기계 학습 계획의 확장성이 접근 방식은 AI 인프라 투자가 유연하고 소프트웨어 정의 된 기반을 구축함으로써 미래 투어를 보장하며 변화하는 작업량 요구 사항과 신흥 기술에 적응 할 수 있습니다.
인공지능 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 최적화된 인프라의 전략적 중요성은 증가할 것입니다.오늘날 DPU 가속 아키텍처를 채택하는 조직은 연구 속도에서 상당한 경쟁 우위를 얻을 것입니다., 운영 효율성, 컴퓨팅 능력