Yapay zeka Eğitim Klüsteri Ağı Engeller: Mellanox'un Çözümleri

Sektör Analizi: Yapay zeka modelleri karmaşıklık açısından katlanarak büyüdükçe, ağ altyapısı büyük ölçekli eğitim kümelerinde kritik bir darboğaz olarak ortaya çıktı. Modern Yapay Zeka ağları binlerce GPU'nun verimli bir şekilde senkronize edilmesi için benzeri görülmemiş bant genişliği ve mikrosaniye seviyesinde gecikme süresi talep ediyor. Bu makale, Mellanox'un InfiniBand ve Ethernet çözümlerinin, iletişim yükünü ortadan kaldırmak ve devasa düşük gecikmeli ara bağlantı dağıtımlarında üretkenliği en üst düzeye çıkarmak için gereken temel GPU kümesi teknolojisini nasıl sağladığını inceliyor.

Trilyon parametreli modellere doğru kayış, yapay zeka eğitimini hesaplama odaklı bir problemden iletişim odaklı bir probleme dönüştürdü. Büyük ölçekli GPU kümesi ortamlarında, dağıtılmış eğitim sırasında düğümler arası iletişim için harcanan zaman, toplam döngü süresinin %50'sinden fazlasını tüketebilir. Geleneksel Ethernet ağları önemli gecikmeler ve tıkanıklıklar yaratır, bu da pahalı GPU'ların gradyan güncellemelerini ve parametre senkronizasyonunu beklerken boşta kalmasına neden olur. Bu iletişim yükü, Yapay Zeka ağları altyapısında optimum ölçeklendirme verimliliğini elde etmenin en büyük engelini temsil eder ve doğrudan çözüm süresini ve toplam sahip olma maliyetini etkiler.

Mellanox, yüksek performanslı bilgi işlem ortamları için özel olarak tasarlanmış donanım ve yazılım yeniliklerini bir araya getirerek, Yapay Zeka ağları için bütünsel bir yaklaşım benimseyerek bu zorlukları ele alıyor. Çözüm yığını, darboğazları ortadan kaldırmak için birlikte çalışan InfiniBand adaptörleri, Spectrum Ethernet anahtarları ve gelişmiş yazılım tanımlı ağ teknolojilerini içerir.

• InfiniBand HDR Teknolojisi: Senkronizasyon yoğun eğitim iş yükleri için en üst düzey düşük gecikmeli ara bağlantı sağlayan, bağlantı noktası başına 200Gb/s bant genişliği ve 600 nanosaniyenin altında anahtar gecikmesi sunar.
• SHARP Ağ İçi Hesaplama: Kolektif işlemleri (All-Reduce, All-Gather) ağ anahtarlarına boşaltan devrim niteliğinde bir teknoloji, GPU iletişim süresini %50'ye kadar azaltır.
• Uyarlanabilir Yönlendirme: Sıcak noktaları ve tıkanıklığı önlemek için trafiği birden fazla yol arasında dinamik olarak dengeler, yoğun iletişim dönemlerinde tutarlı performans sağlar.
• GPUDirect Teknolojisi: CPU katılımını atlayarak ve iletişim gecikmesini azaltarak, farklı sunucular arasındaki GPU'lar arasında doğrudan bellek erişimi sağlar.

Mellanox'un optimize edilmiş Yapay Zeka ağları altyapısının uygulanması, çeşitli küme boyutları ve model mimarilerinde ölçülebilir performans kazanımları sağlar.

Bu iyileştirmeler doğrudan iş değerine dönüşür: daha hızlı model yinelemesi, azaltılmış altyapı maliyetleri ve aynı zaman kısıtlamaları içinde daha karmaşık sorunları ele alma yeteneği.

Önde gelen bir yapay zeka araştırma kuruluşu, devasa dil modellerini eğitmek için 2048 GPU'luk kümeleri için Mellanox'un HDR InfiniBand çözümünü uyguladı. düşük gecikmeli ara bağlantı, 175 milyar parametreli bir model için eğitim süresini 42 günden 19 güne düşürerek %93 ölçeklendirme verimliliği elde etmelerini sağladı. Çözümün gelişmiş tıkanıklık kontrol mekanizmaları, tümden tümüne iletişim aşamaları sırasında paket kaybını ortadan kaldırarak, uzatılmış eğitim süreci boyunca tutarlı performansı korudu.

Yapay zeka modelleri boyut ve karmaşıklık açısından büyümeye devam ettikçe, Yapay Zeka ağları altyapısı üzerindeki talepler de artacaktır. Mellanox'un yol haritası, ağ bant genişliğinin hesaplama taleplerini aşmaya devam etmesini sağlayan 400G NDR InfiniBand ve 800G Ethernet teknolojilerini içerir. Şirketin düşük gecikmeli ara bağlantı yeniliğine olan bağlılığı, kuruluşların GPU kümesi dağıtımlarını ağ sınırlamalarıyla karşılaşmadan ölçeklendirmeleri için açık bir yol sunar.

Gelişmiş yapay zeka yetenekleri geliştirme yarışında, ağ performansı kritik bir farklılaştırıcı haline geldi. Mellanox'un kapsamlı Yapay Zeka ağları çözümleri, ağı bir darboğazdan stratejik bir avantaja dönüştürerek, kuruluşların GPU yatırımlarından elde ettikleri getiriyi en üst düzeye çıkarmalarını ve inovasyonu hızlandırmalarını sağlar. Yapay zeka konusunda ciddi olan herhangi bir kuruluş için, optimize edilmiş ağ altyapısına yatırım yapmak artık isteğe bağlı değil—rekabet avantajı için elzemdir.