Yapay zeka eğitim hızlandırma çözümü: Mellanox DPU ve GPU kümelerinin entegrasyonu

Küresel, [tarih]Yapay Zekanın acımasız ilerlemesi, hesaplama altyapısını sınırlarına doğru itiyor.Geleneksel donanım üzerinde eğitim almak haftalar hatta aylar gerektirir, inovasyon ve piyasaya sürme için önemli bir sıkıntı yaratıyor. Bu zorluğun merkezinde kritik ama sıklıkla göz ardı edilen bir bileşen yatıyor: ağ.Bu makale, yükleri indiren dönüştürücü bir çözümü araştırıyor., veri merkezli işlemleri hızlandırır ve optimize eder.Mellanox DPU(Data Processing Unit) yoğun GPU kümeleri ile, özellikle hızlandırılmışYapay zeka eğitimive üstGPU ağlama.

Yapay zekâ alanı bir paradigma değişikliği yaşıyor. Büyük dil modelleri (LLM) ve temel modeller gibi modellerin ölçeği katlanarak artıyor.Tek sunucu kurulumlarından büyük sunucu kurulumlarına geçmeyi gerektiriyor.Bu ortamlarda, binlerce GPU'nun birlikte çalışması gerekir, veri ve gradientleri senkronize etmek için sürekli iletişim kurmaları gerekir.Ağ tarafından belirlenir., genel eğitim zamanının ve kaynak kullanımının temel belirleyicisi haline gelir.ve güvenlik protokolleri artık uygulanabilir değil.Birincil hesaplama görevinden değerli döngüleri çaldığı için.

Büyük ölçekli GPU kümeleri dağıtan kuruluşlarYapay zeka eğitimiPerformansı engelleyen ve maliyetleri artıran birkaç birbirine bağlı zorlukla karşı karşıyadır:

• CPU Üst harcamaları:Anahtar CPU, işlem iletişim yığınlarının (örneğin TCP/IP), depolama sürücülerinin ve sanallaştırma görevlerinin üst üste giderleri ile boğulmuş bir sıkıntı haline gelir.Gerçek AI iş yükü için daha az kapasite bırakmak.
• Verimsiz İletişimStandart ağ, tüm azaltma işlemleri sırasında önemli bir gecikme ve gerginlik getirebilir.GPU ağlamaBu da GPU'ların boş durup veri beklemesine yol açar.
• Yetersiz veri akışı:Eğitim süreci bir veri boru hattıdır. Veriler depolamadan GPU'lara yeterli oranda aktarılamıyorsa, en güçlü hızlandırıcılar yetersiz kullanılacak ve sermaye yatırımı boşa gidecektir.
• Güvenlik ve çoklu kiracılık genel masrafları:Paylaşılan kümelerde güvenlik izolasyonu ve çoklu kiracılığı zorlamak, CPU'yu daha da yükler, karmaşıklık ve performans bozulmasını artırır.

Bu engellerin çözümü, altyapı merkezli görevleri ana CPU'dan bu amaçla tasarlanmış özel bir donanıma taşımaktır:Mellanox DPUDPU, güçlü Arm çekirdeklerini yüksek performanslı bir ağ arayüzü ve programlanabilir veri motorlarıyla birleştiren devrimci bir işlemcidir.

Bir GPU sunucusuna entegre edildiğinde,Mellanox DPUAI kümesi verimliliğini dönüştüren ayrıntılı bir mimari oluşturur:

• Donanım hızlandırılmış ağ:DPU, donanımdaki kritik görevleri ele alarak, tüm iletişim yığınını ana bilgisayardan boşaltır.GPU'ların minimum gecikme ve sıfır CPU katılımıyla ağ boyunca doğrudan veri alışverişi yapmasını sağlayan, temel olarak optimizeGPU ağlama.
• Depolama yükleme:DPU, ağ bağlantılı depolama alanına erişimi doğrudan yönetebilir, eğitim veri kümelerini önceden alabilir ve doğrudan GPU belleğine taşıyabilir.Hızlandırıcıların tamamen doymuş kalması için sürekli ve yüksek hızlı bir veri beslemesi sağlamak.
• Güçlendirilmiş Güvenlik ve İzolasyon:DPU donanımlı bir güven bölgesi sağlar.Bu görevleri ev sahibinden indirmek ve performansı feda etmeden daha güvenli bir ortam sağlamak.
• Ölçeklenebilir Yönetim:DPU'lar, operasyonel karmaşıklığı arttırmadan kümenin sorunsuz ölçeklendirilmesini sağlayan altyapı yönetimi için tutarlı bir platform sağlar.

BirleştirmeMellanox DPUYapay zekâ kümelerine doğrudan alt çizgiyi etkileyen dramatik, ölçülebilir iyileştirmeler sağlar:

Yapay zekâ dönemi aynı zamanda veri merkezli bilgisayarda da bir dönümdür. Başarı artık yalnızca hesaplama yoğunluğuna göre değil, verilerin hesaplama, depolama ve ağ arasında ne kadar verimli hareket ettiğine göre belirlenir.BuMellanox DPUCluster'daki her GPU'nun tam potansiyelini açığa çıkarmak için veri yolundaki gerekli istihbaratı sağlayarak bu ihtiyacı karşılıyor.GPU ağlamave veri sağlama, daha hızlı atılımlara, daha düşük işletme maliyetlerine ve daha sürdürülebilir bir yapay zeka altyapısına yol açar.Bu bütünleşik yaklaşım, büyük ölçekliYapay zekâ eğitimi.