Yapay Zeka Potansiyelini Açıklamak: Mellanox, Büyük Ölçekli GPU Klüsterlerinde Ağ Bozukluklarını Nasıl Aşıyor?

Yüksek performanslı şarjın lideriYapay zeka ağları, Mellanox Technologies, şimdi NVIDIA'nın bir parçası,Yeni nesil yapay zeka eğitim kümelerinde veri sıkıntılarını ortadan kaldırmak ve hesaplama verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış uçtan uca InfiniBand ve Ethernet çözümlerini tanıttı.Modeller trilyonlarca parametreye dönüştüğü için geleneksel ağ altyapıları başarısız oluyor.Düşük gecikme bağlantısıBu teknoloji, hiçbir GPU'nun veri beklemesine izin vermemesini sağlar.

Yapay Zeka Eğitimi'nin Büyüyen Ağrıları: Ağ, Bottleneck

Modern yapay zeka eğitimi geniş çaptaGPU kümesiendüstri verileri, bu tür kümelerde, eğitim zamanının %30'undan fazlasının GPU'lar arasındaki iletişim ve senkronizasyona harcanabileceğini göstermektedir.Kendi hesaplama yerineBu verimsizlik, doğrudan daha fazla eğitim süresine, daha yüksek işletme maliyetlerine (örneğin, güç tüketimi) ve daha yavaş yenilik döngülerine dönüşür.Başlıca suçlu genellikle ağ dokusu, paralel eğitim algoritmalarının gerektirdiği muazzam veri verimliliğine ayak uyduramıyor.

Mellanox'un Çözümü: Yapay Zeka İçin Yapılmış Bir Kumaş

Mellanox'un yaklaşımı, ağı sadece bir bağ dokusu olarak değil, bilgisayar mimarisinin stratejik, akıllı bir bileşeni olarak görmektir.

• Ultra Düşük Gecikme:İletişim gecikmelerini mikrosaniyeye kadar azaltmak, tüm iletişim sistemlerinde hızlı senkronizasyonu sağlamak.GPU kümesi.
• Çok yüksek bant genişliği:Düğümler arasındaki büyük veri akışlarını tıkanıklık olmaksızın işlemek için port başına 400Gb / s (ve ötesine) sunabilir.
• Gelişmiş Ağ Bilgisayarları:Toplu işlemlerin (örneğin SHARP teknolojisi) GPU'dan ağ anahtarlarına boşaltılması, çekirdek hesaplama görevleri için değerli GPU döngüleri serbest bırakılır.

Gerçek Dünya Uygulamalarında Ölçülebilir Performans Kazançları

Mellanox' in etkinliğiYapay zeka ağlarıTeknoloji üretim ortamlarında kanıtlanmıştır.Aşağıdaki tablo, Mellanox InfiniBand'e ağ dokusu yükseltmesinden önce ve sonra büyük ölçekli bir dil modeli eğitim kümesinde gözlemlenen performans ölçümlerini özetliyor.

Sonuç ve Stratejik Değer

Yapay zeka altyapısına milyonlarca yatırım yapan şirketler ve araştırma kurumları için ağ artık bir son düşünce olamaz.pahalı GPU hesaplama kaynakları için en yüksek yatırım getirisini sağlayan performans tanımlayıcı katman. Özel olarak tasarlanmış birDüşük gecikme bağlantısı, kuruluşlar, yapay zeka modelleri için çözüm zamanını önemli ölçüde hızlandırabilir, sahip olma maliyetini azaltabilir ve önümüzde daha karmaşık yapay zeka zorluklarıyla başa çıkmak için yol açabilir.

Yapay Zeka Altyapınızı Optimize Etmede Bir Sonraki Adımı Atın

Ağınız yeni nesil yapay zeka için hazır mı? Kişiselleştirilmiş mimari değerlendirmesi için bugün bizimle iletişime geçin ve uçtan ucaYapay zeka ağlarıÇözümler kümenizin performansını ve verimliliğini değiştirebilir.