멜라녹스 AI 대형 모델 훈련 네트워크 아키텍처 분석

산타 클라라, 캘리포니아인공지능 모델의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 전통적인 네트워크 아키텍처는인공지능 모델 교육효율성입니다.멜라녹스 인피니밴드이 기술은 고성능의GPU 네트워크미래 재단 모델들을 교육하는데 필요한 기반 시설을

기초 모델의 수백만 개에서 수 십억 개의 매개 변수로의 진화는 교육 인프라에 대한 요구 사항을 근본적으로 바꾸었습니다.오늘날의 거대한 병렬인공지능 모델 교육작업 부하는 수천 개의 GPU를 통해 경사 및 매개 변수를 동기화 할 수있는 능력에 의해 제한됩니다.표준 이더넷 네트워크는 대용량 교육 작업에서 전체 클러스터 효율을 50% 이하로 줄일 수있는 상당한 대기 시간 및 대역폭 제한을 도입합니다., 선진화GPU 네트워크해결책은 단지 유익한 것이 아니라 필수적입니다.

멜라녹스 인피니밴드이 기술은 대규모 인공지능 교육 환경에 이상적으로 적용될 수 있는 몇 가지 중요한 장점을 제공합니다.

• 초저연속성:600나노초 이하의 끝에서 끝까지의 지연시간으로, 인피니밴드는 분산 트레이닝을 괴롭히는 통신 오버헤드를 최소화하여 GPU가 더 많은 시간을 컴퓨팅에 투자하고 더 적은 시간을 대기하도록 보장합니다.
• 높은 대역폭 밀도:NDR 400G InfiniBand는 포트 당 400Gb / s 대역폭을 제공하여 GPU 간의 원활한 데이터 교환을 가능하게하며 이더넷 대안에 비해 70%까지 모든 작업 시간을 줄입니다.
• 네트워크 컴퓨팅:확장 가능한 계층적 집계 및 감소 프로토콜 (SHARP) 기술은 네트워크 스위치 내에서 집계 작업을 수행합니다.노드 간의 데이터 전송량을 크게 줄이고 집단 작업을 가속화합니다..
• 어댑티브 라우팅:동적 경로 선택은 사용 가능한 대역폭의 최적의 활용을 보장하고 네트워크 혼잡을 방지하여 통신 피크 기간에도 일관된 성능을 유지합니다.

인피니밴드와 대체 기술 사이의 성능 차이는 모델 크기와 클러스터 규모가 증가함에 따라 점점 더 중요해집니다.다음 표는 512-GPU 클러스터에서 100 억 파라미터 모델을 훈련하기위한 비교 성능 메트릭을 보여줍니다.:

그 우월성은멜라녹스 인피니밴드에 대해인공지능 모델 교육주요 AI 연구 기관과 클라우드 공급업체에서 채택되는 것으로 나타났습니다.주요 기술 회사들은 10개 이상의 클러스터에서 큰 언어 모델을 훈련할 때 90% 이상의 확장 효율을 달성했다고 보고했습니다.이 수준의 성능은 연구자들이 이전보다 더 빠르게 반복하고 더 큰 모델을 훈련할 수 있게 해줍니다.인공지능 혁신의 속도를 가속화.

인공지능 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 네트워크는 교육 효율성을 결정하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.멜라녹스 인피니밴드기술은 이미 800G를 지원하기 위해 진화하고 있으며, 네트워크 인프라가 미래의 AI 발전에 제한적인 요소가 되지 않도록 보장합니다.네트워크 내 컴퓨팅에 대한 아키텍처의 고유 지원은 또한 미래에 더욱 정교한 집단 작업의 완화 경로를 제공합니다..

인공지능의 발전에 대해 진지하게 생각하는 조직에게는 올바른 네트워크 인프라에 투자하는 것이 올바른 GPU를 선택하는 것만큼 중요합니다.멜라녹스 인피니밴드아키텍처는 성능, 확장성,인공지능 인프라 투자 수익을 극대화하고 차세대 인공지능 혁신을 위한 발견 시간을 가속화하기 위해 필요한 효율성.