인공지능 교육 클러스터의 네트워크 병목: 멜라녹스의 솔루션

AI 교육 클러스터 네트워크 병목 현상 : Mellanox의 고성능 네트워킹 솔루션 해결

산타 클라라, 캘리포니아 - [날짜] -인공 지능 모델이 규모와 복잡성이 기하 급수적으로 증가함에 따라 전통적인 데이터 센터 네트워크는 AI 교육 효율의 주요 병목 현상이되고 있습니다. 현대적인 대형 언어 모델과 딥 러닝 아키텍처는 수천 개의 GPU에 걸쳐 원활한 통신이 필요하므로 전체 시스템 처리량에 네트워크 성능이 중요합니다. 현재 Nvidia의 일부인 Mellanox Technologies는 이러한 과제를 전문화로 해결합니다.AI 네트워킹대규모로 병목 현상을 제거하도록 설계된 솔루션GPU 클러스터배치, 연구원과 기업이 최적화를 통해 전례없는 교육 성과를 달성 할 수 있도록낮은 대기 시간 상호 연결기술.

AI 네트워킹 병목 현상 : GPU가 데이터를 기다릴 때

분산 AI 교육에서 수백 또는 수천 개의 가속기에 걸친 작업의 평행 특성은 느린 노드 간 통신이 전체 작업 완료 시간에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 각 교육 반복 중에, 그라디언트는 모든 근로자간에 동기화되어야합니다. 이는 제대로 설계되지 않은 네트워크에서 총 교육 시간의 30-50%를 소비 할 수있는 프로세스입니다. 모델 매개 변수가 1 조로 증가함에 따라 문제가 악화되어 노드 간의 지속적인 통신이 필요합니다. 연구에 따르면 대규모의 100 마일 단위의 대기 시간이 증가합니다.GPU 클러스터전체 교육 효율성을 최대 15%까지 줄여 계산 비용이 상당히 높아지고 중요한 AI 이니셔티브의 경우 더 긴 해결 시간으로 변환 할 수 있습니다.

Mellanox의 AI-OP 최적화 네트워킹 아키텍처

Mellanox가 접근합니다AI 네트워킹분산 된 AI 워크로드의 고유 한 통신 패턴을 위해 특별히 설계된 전체적인 아키텍처를 통한 도전. 이 솔루션은 최첨단 하드웨어와 지능형 소프트웨어를 결합하여 원활한 계산 패브릭을 만듭니다.

• 날카로운 기술을 가진 인피니본 :확장 가능한 계층 적 집계 및 감소 프로토콜 (SHART)은 네트워크 내 컴퓨팅을 구현하고 GPU 서버에서 네트워크 스위치 자체로의 감소 작업을 오프로드합니다. 이 혁신적인 접근 방식은 노드 간의 여러 데이터 전송을 제거하여 집단 운영을 극적으로 가속화합니다.
• RDMA 가속화 된 커뮤니케이션 :원격 직접 메모리 액세스를 통해 GPU는 CPU 참여를 최소화하여 네트워크 전체에서 피어 GPU와 직접 데이터를 교환하여 계산 작업을위한 대기 시간을 줄이고 호스트 프로세서를 무료로 교환 할 수 있습니다.
• 적응 형 라우팅 및 혼잡 제어 :지능형 알고리즘은 핫스팟 주위의 트래픽을 동적으로 경로로 배선하고 성능에 영향을 미치기 전에 혼잡을 관리하여 피크 커뮤니케이션 기간 동안에도 일관된 처리량을 유지합니다.
• 다중 호스트 GPU 기술 :여러 GPU 서버가 단일 어댑터를 통해 연결하여 밀도를 높이고 인프라 비용을 절감하면서 전체 대역폭을 유지할 수 있습니다.

AI 워크로드의 정량화 가능한 성능 향상

Mellanox의 영향은 최적화되었습니다낮은 대기 시간 상호 연결기술은 AI 훈련 클러스터의 주요 성능 지표에서 측정 할 수 있습니다. 실제 배포는 기존 네트워킹 접근법에 비해 상당한 이점을 보여줍니다.

이러한 개선은 모델에 대한 훈련 시간 감소, 클라우드 컴퓨팅 비용 절감 및 AI 연구 팀의 더 빠른 반복주기로 직접 해석됩니다.

AI 인프라 경제 변환

Mellanox의 원시 성능을 넘어서AI 네트워킹솔루션은 강력한 경제적 이점을 제공합니다. GPU 활용률을 극대화함으로써 조직은 동일한 인프라 투자 내에서 더 적은 노드 또는 더 많은 교육 작업을 완료하여 동일한 계산 결과를 달성 할 수 있습니다. 훈련 시간이 줄어들면서 연구원들은 더 빨리 반복하여 혁신 속도를 가속화 할 수 있습니다. 대규모 AI 이니셔티브의 경우 네트워킹 인프라는 제약이 아닌 전략적 자산이되어 조직이 통신 병목 현상으로 인해 이전에 비현실적 인 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.