AI 잠재력 발휘: Mellanox가 대규모 GPU 클러스터에서 네트워크 병목 현상을 극복하는 방법

고성능 AI 네트워킹 분야를 선도하는 NVIDIA의 Mellanox Technologies는 데이터 병목 현상을 제거하고 차세대 AI 훈련 클러스터에서 계산 효율성을 극대화하도록 설계된 엔드 투 엔드 InfiniBand 및 이더넷 솔루션을 공개합니다. 모델이 수조 개의 매개변수로 성장함에 따라 기존 네트워킹 인프라는 실패하고 있습니다. Mellanox는 초고대역폭, 저지연 상호 연결 기술을 통해 이러한 중요한 과제에 정면으로 대응하여 GPU가 데이터를 기다리는 일이 없도록 보장합니다.

AI 훈련의 성장통: 병목 현상으로서의 네트워크

최신 AI 훈련은 수천 개의 노드로 구성된 광범위한 GPU 클러스터 환경에 의존합니다. 업계 데이터에 따르면 이러한 클러스터에서 훈련 시간의 30% 이상이 계산 자체가 아닌 GPU 간의 통신 및 동기화에 소요될 수 있습니다. 이러한 비효율성은 훈련 시간 증가, 운영 비용 증가(예: 전력 소비) 및 혁신 주기 둔화로 직접적으로 이어집니다. 주요 원인은 병렬 훈련 알고리즘에 필요한 엄청난 데이터 처리량을 따라갈 수 없는 네트워크 패브릭인 경우가 많습니다.

Mellanox의 솔루션: AI를 위해 구축된 패브릭

Mellanox의 접근 방식은 네트워크를 단순한 연결 조직이 아닌 컴퓨팅 아키텍처의 전략적이고 지능적인 구성 요소로 취급하는 것입니다. 그들의 솔루션은 다음을 제공하도록 설계되었습니다.

• 초저지연: 통신 지연 시간을 마이크로초 단위로 줄여 전체 GPU 클러스터에서 빠른 동기화를 보장합니다.
• 극심한 고대역폭: 노드 간의 대규모 데이터 흐름을 혼잡 없이 처리하기 위해 포트당 최대 400Gb/s(이상)를 제공합니다.
• 고급 인-네트워크 컴퓨팅: 집단 연산(예: SHARP 기술)을 GPU에서 네트워크 스위치로 오프로드하여 핵심 계산 작업에 귀중한 GPU 사이클을 확보합니다.

실제 배포에서 정량화 가능한 성능 향상

Mellanox의 AI 네트워킹 기술의 효능은 실제 환경에서 입증되었습니다. 다음 표는 Mellanox InfiniBand로의 네트워크 패브릭 업그레이드 전후의 대규모 언어 모델 훈련 클러스터에서 관찰된 성능 지표를 요약한 것입니다.

결론 및 전략적 가치

AI 인프라에 수백만 달러를 투자하는 기업 및 연구 기관의 경우 네트워크는 더 이상 뒷전으로 미룰 수 없습니다. Mellanox는 고가의 GPU 컴퓨팅 리소스에 대한 투자 수익을 극대화하는 데 필요한 중요한 성능 정의 계층을 제공합니다. 목적에 맞게 구축된 저지연 상호 연결을 배포함으로써 조직은 AI 모델의 솔루션 도출 시간을 크게 단축하고, 총 소유 비용을 절감하며, 앞으로 다가올 더욱 복잡한 AI 과제를 해결할 수 있는 길을 열 수 있습니다.

AI 인프라 최적화의 다음 단계

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