인공지능 교육 클러스터의 네트워크 병목: 멜라녹스의 솔루션
September 23, 2025
보도자료:인공지능 모델의 복잡성은 기하급수적으로 증가함에 따라 고성능, 확장 가능한 컴퓨팅에 대한 수요는 그 어느 때보다 커졌습니다.중요하지만 종종 간과되는 요소는 기본 요소입니다.인공지능 네트워크수천 개의 GPU를 연결하는 인프라를 구축합니다. Mellanox는 고성능의 연결 솔루션의 선구자입니다.낮은 지연 시간 상호 연결기술, 병목을 제거하고 모든 기술의 효율성을 극대화하도록 설계되었습니다.GPU 클러스터.
현대 인공지능 교육, 특히 큰 언어 모델 (LLM) 및 컴퓨터 비전, GPU의 광대한 배열에 걸쳐 병렬 처리에 의존합니다. 업계 분석에 따르면 1024-GPU 클러스터에서,네트워크 관련 병목으로 인해 GPU 사용량이 잠재적인 95%에서 40% 이하로 떨어질 수 있습니다이 비효율성은 연장된 훈련 시간, 증가 한 전력 소비 및 상당히 높은 운영 비용으로 직접 번역됩니다.인공지능 네트워크단순히 장점일 뿐만 아니라 필요성도 있습니다.
멜라노크스의 접근 방식은 전체적이고, 인공지능 작업량에 맞게 설계된 완전한 인프라 스택을 제공합니다.이 솔루션의 핵심은 이더넷 스위치의 스펙트럼 제품군과 스마트 네트워크 인터페이스 카드 (NIC) 의 ConnectX 시리즈입니다.이 구성 요소들은 서버들 사이에 마찰이 없는 데이터 파이프라인을 만들어내는 동시에 작동하도록 설계되었습니다.
주요 기술 차별점은 다음과 같습니다.
- 네트워크 컴퓨팅:CPU에서 NIC로 데이터 처리 작업을 오프로드하여 대기 시간을 크게 줄입니다.
- 어댑티브 라우팅 & RoCE:최적의 데이터 경로 선택을 보장하고 효율적인,낮은 지연 시간 상호 연결의사 소통
- 확장 가능한 계층 조직:성능 저하 없이 수만 개의 포트에 확장할 수 있는 차단하지 않는 클로스 (leaf-spine) 아키텍처를 지원합니다.
멜라녹스의 효능은 실제 사용에서 입증되었습니다.다음 표는 대규모 인공지능 교육 환경에서 표준 TCP/IP 네트워크와 Mellanox RoCE 지원 조직의 성능 비교를 보여줍니다..
| 메트릭 | 표준 TCP/IP 패브릭 | 멜라녹스 RoCE 직물 | 개선 |
|---|---|---|---|
| 작업 완료 시간 (1024 GPU) | 48시간 | 29시간 | ~40% 더 빨리 |
| 평균 GPU 사용량 | 45% | 90% | 2배 더 높습니다 |
| 노드 간 지연 | > 100μs | < 1.5 μs | ~99% 낮은 |
기업과 연구 기관은 GPU 컴퓨팅 자원에 수백만 달러를 투자합니다. 네트워크는 전체 ROI를 결정하는 중추 신경계입니다.인공지능 네트워크해결은 중요한낮은 지연 시간 상호 연결멀티 노드GPU 클러스터단 하나의 통합된 슈퍼컴퓨터로 작동합니다. 이것은 더 빠른 통찰력, 소유 총 비용 (TCO) 감소 및 더 야심찬 AI 과제를 해결 할 수있는 능력을 의미합니다.