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

Yapay zekanın katlanarak büyümesi, hesaplama altyapısına benzeri görülmemiş talepler yaratmıştır.Özellikle binlerce GPU'nun birlikte çalışması gereken dağıtılmış eğitim ortamlarındaModel parametreleri trilyonlara ve veri kümeleri petabaytlara genişledikçe, geleneksel sunucu mimarileri iletişim masrafları, veri akışı sıkıntıları,ve verimsiz kaynak kullanımıBu makalede,Mellanox DPU(Data Processing Unit) dönüştürürYapay zeka eğitimiAltyapı, kritik ağ, depolama ve güvenlik fonksiyonlarını CPU ana bilgisayarlarından indirerek optimize edilmişGPU ağlamaBüyük ölçekli makine öğrenimi iş yükleri için yenilikçi performans ve verimlilik sağlayan ortamlar.

Geleneksel veri merkezi mimarisi, modern AI iş yüklerini desteklemede sınırlarına ulaştı.ve uygulama işleme yanı sıra güvenlik protokolleri, genel sistem verimliliğini azaltan önemli bir genel masraf yaratıyor.Yapay zeka eğitimiendüstri analizi tipik yapay zeka kümelerinde, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha fazla bilgi toplamak, daha daha fazla bilgi toplamak, daha daha daha fazla bilgi toplamak, daha daha daha daha daha daha daha fazla bilgi toplayaAnahtar CPU döngülerinin %25-40'ı hesaplama yerine altyapı görevleri tarafından tüketilir., GPU altyapısına yapılan yatırımın geri dönüşünü sınırlayan önemli bir sıkıntı yaratıyor.Yapay zeka alanındaki ilerlemenin devam etmesi için gerekli olan yeni bir mimari yaklaşımı oluşturmak.

• İletişim masrafları:Dağıtılmış eğitim, yüzlerce veya binlerce GPU'da sürekli bir eğim senkronizasyonu gerektirir ve genellikle birincil engelleme olan ağ altyapısına muazzam bir baskı yaratır.
• Veri İşleme Önceki Engeller:Eğitim süreçlerine veri beslemek, CPU ve bellek kaynakları için hesaplama görevleriyle rekabet eden büyük E / Ç operasyonları gerektirir.
• Güvenlik ve çoklu kiracılık:Paylaşılan araştırma ortamları, performansı feda etmeden projeler ve kullanıcılar arasında sağlam bir izolasyon gerektirir.
• Yönetim Karmaşıklığı:Binlerce GPU'yu birden fazla raf arasında düzenlemek, sofistike tedarik, izleme ve sorun giderme yetenekleri gerektirir.
• Enerji ve maliyet verimliliği:Güç tüketimi ve alan kısıtlamaları, her watt ve raf birimi başına optimum performansı gerektiren büyük ölçekte önemli endişeler haline gelir.

Bu zorluklar, özel olarak veri merkezi mimarisinin temel bir şekilde yeniden düşünülmesini gerektiriyor.Yapay zeka eğitimiİş yükleri.

BuMellanox DPUVeri merkezi mimarisinde bir paradigma değişikliğini temsil eder. Altyapı fonksiyonlarını ana CPU'lardan özel olarak veri hareketi, güvenlik,ve depolama işlemleriBu yaklaşım, her bileşeninin optimal işlevine uzmanlaştığı ayrıntılı bir mimari oluşturur: hesaplama için GPU'lar, uygulama mantığı için CPU'lar ve altyapı hizmetleri için DPU'lar.

• Donanım hızlandırılmış ağ:BuMellanox DPURDMA (Remote Direct Memory Access) teknolojisi ile gelişmiş ConnectX ağ adaptörleri içerir,En az CPU katılımıyla ve ultra düşük gecikme ile ağ boyunca doğrudan GPU-GPU iletişimini sağlayan.
• Ağ içi Bilgisayar:SHARP (ölçülebilir Hiyerarşik Toplama ve Redüksiyon Protokolü) teknolojisi, kolektif iletişim işlemlerini (MPI all-reduce gibi) sunuculardan ağ anahtarlarına yükler.dağıtılmış eğitim senkronizasyonunu çarpıcı bir şekilde hızlandıran.
• Depolama yükleri:Donanım hızlandırılmış NVMe over Fabrics (NVMe-oF), uzak depolama cihazlarına doğrudan erişimi sağlar, ana CPU'ları atlar ve eğitim sırasında veri yükleme sıkıntılarını azaltır.
• Güvenlik yalıtımı:Donanım kökleşmiş güven ve izolasyon yetenekleri, paylaşılan araştırma ortamları için kritik olan performans üst maliyeti olmadan güvenli çoklu kiracılığı sağlar.
• Altyapı Yönetimi:DPU'lar, GPU sunucularının daha iyi izlenmesi, sağlanması ve bakımı için bant dışı yönetim yetenekleri sağlar.

Bu kapsamlı yaklaşımGPU ağlamapotansiyel bir köprüden yapay zekâ araştırma kuruluşları için rekabet avantajına dönüştü.

UygulamalarMellanox DPUÜretim AI ortamlarındaki teknoloji, temel performans göstergelerinde önemli iyileşmeler göstermektedir.Aşağıdaki veriler, çoklu büyük ölçekli uygulamaların toplu sonuçlarını temsil eder.:

Bu ölçümler doğrudan daha hızlı araştırma döngüleri, daha düşük hesaplama maliyetleri ve pratik kısıtlamalar dahilinde daha karmaşık sorunları ele alma yeteneğine dönüşür.

BirleştirmeMellanox DPUGPU kümeleri ile teknolojinin bir aşamalı iyileştirmekten daha fazlasını temsil etmesi, modern teknolojinin temel zorluklarını ele alan temel bir mimari değişim oluşturur.Yapay zeka eğitimiAltyapı fonksiyonlarını uzmanlaşmış işlemcilere devrederek, kuruluşlar benzeri görülmemiş performans, verimlilik,ve makine öğrenimi girişimlerinde ölçeklenebilirlikBu yaklaşım, gelişen iş yükü gereksinimlerine ve gelişen teknolojilere adapte olabilen esnek, yazılım tanımlı bir temel oluşturarak, AI altyapısı yatırımlarını geleceğe yönelik sağlamaktadır.

Yapay zeka modelleri boyut ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, optimize edilmiş altyapının stratejik önemi sadece artacaktır.Günümüzde DPU hızlandırılmış mimarilerini benimseyen kuruluşlar, araştırma hızında önemli rekabet avantajları kazanacaklar., operasyonel verimlilik ve hesaplama yeteneği.