대규모 AI 모델 훈련 지원을 위한 Mellanox 네트워크 아키텍처 분석

요약:컴퓨터 요구에 따라인공지능 모델 교육이 기사는 Mellanox의 (지금 NVIDIA의 일부) 고성능GPU 네트워크그 기반을멜라녹스 인피니밴드인공지능 기술을 활용하여 대규모 인공지능 모델을 효율적으로 훈련시키는 데 필요한 고속 연결을 설계하고 있습니다.

현대 인공지능 모델의 규모는 수십억의 매개 변수들로 급증하고 있으며 수천개의 GPU를 병행하여 처리해야 합니다.GPU가 다른 노드에서 데이터를 기다리는 데 소비하는 시간은업계 분석에 따르면 대규모 클러스터에서 비효율적인 네트워크는 고가의 GPU 컴퓨팅 전력의 50% 이상을 비활성화 할 수 있습니다. 네트워크는 더 이상 단순한 데이터 파이프가 아닙니다.인공지능 슈퍼컴퓨터의 중추신경계입니다..

멜라노크스 인피니밴드는 고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 AI 환경에서 GPU를 연결하는 데 실질적인 표준으로 부상했습니다.그 구조는 분산된 데이터의 정확한 과제를 해결하기 위해 고안되었습니다.인공지능 모델 교육주요 기술 장점은 다음과 같습니다.

• 초저연속과 높은 대역폭:나노초 규모의 지연 속도와 400 Gb/s (NDR) 를 초과하는 대역폭을 제공하여 최소한의 지연으로 GPU 간의 데이터 흐름을 보장합니다.
• 원격 직접 메모리 액세스 (RDMA):GPU가 CPU 및 운영 체제 커널을 우회하여 다른 GPU의 메모리에서 직접 읽고 기록할 수 있습니다. 이는 대기 시간 및 CPU 오버헤드를 크게 감소시킵니다.
• SharpTM 네트워크 컴퓨팅:축소 연산 (MPI_ALLREDUCE와 같이) 을 네트워크로 자동으로 전환하는 혁명적인 기능입니다. 이것은 네트워크를 수동에서 활성로 변환합니다.인공지능 훈련에 필수적인 집단 작전을 가속화합니다..

멜라노크스 인피니밴드의 건축적 우월성은 실질적인 비즈니스 및 연구 결과에 직접적으로 번역됩니다.벤치마크 테스트는 대체 네트워크 기술과 비교했을 때 상당한 성능 델타를 보여줍니다..

이러한 효율성 향상은 클라우드 컴퓨팅 비용을 줄이고 연구자들의 반복 주기가 빨라지고 인공지능 기반 제품 시장에 출시 시간이 빨라집니다.

인공지능의 궤도는 확장 가능한 네트워크를 요구합니다.네트워크가 차세대 인공지능 혁신을 제한하는 요소가 되지 않도록 보장합니다.. NVIDIA의 NGC 프레임워크와 컴퓨팅 스택과의 원활한 통합은 기업들이 인공지능 인프라를 구축하는 데 전체적이고 최적화된 솔루션을 제공합니다.

대규모 인공지능을 활용하려는 조직이라면 네트워크 인프라를 최적화하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.GPU 네트워크와 함께멜라녹스 인피니밴드GPU 클러스터에 대한 ROI를 극대화하고 연구 개발을 가속화하고 경쟁 우위를 유지하기위한 전략적 필수 사항입니다. 효율적이고 확장 가능한 기반 기술입니다.인공지능 모델 교육.