Mellanox'un Yapay Zeka Büyük Model Eğitimi Desteği için Ağ Mimarisi Analizi

Özet: Yapay zekanın hesaplama talepleri patladıkça, ağ kritik darboğaz haline geldi. Bu analiz, Mellanox InfiniBand'in gelişmiş GPU ağ iletişimi teknolojilerinin, büyük dil modellerinin ve diğer karmaşık sinir ağlarının verimli ve ölçeklenebilir yapay zeka modeli eğitimi için gerekli olan yüksek performanslı, düşük gecikmeli yapıyı nasıl oluşturduğunu inceliyor.

yapay zeka modeli eğitimi paradigması, tek sunuculu kurulumlardan binlerce GPU'da kitlesel olarak paralel hesaplamalara kaydı. Bu dağıtılmış kümelerde, GPU'lar arasında veri aktarımı için harcanan süre genellikle gerçek hesaplama için harcanan süreyi aşabilir. Sektör analizleri, büyük ölçekli kümeler için ağ darboğazlarının GPU kullanım oranlarının %50'nin altına düşmesine neden olabileceğini ve bu durumun önemli bir hesaplama kaynağı ve sermaye yatırımı israfını temsil ettiğini göstermektedir. Verimli GPU ağ iletişimi artık bir lüks değil; yüksek performans ve yatırım getirisi elde etmek için temel bir dayanak noktasıdır.

Mellanox (şimdi NVIDIA'nın bir parçası) InfiniBand teknolojisi, yüksek performanslı bilişim ve yapay zekanın katı gereksinimlerini karşılamak üzere sıfırdan tasarlanmıştır. Mimarisi, GPU'ları bağlamak için geleneksel Ethernet'e göre çeşitli temel avantajlar sağlar:

• Ultra Düşük Gecikme Süresi: Uçtan uca 600 nanosaniyeden daha az gecikme süresi, düğümler arasındaki iletişim bekleme sürelerini önemli ölçüde azaltır.
• Yüksek Bant Genişliği: Port başına 200Gb/s (HDR) ve 400Gb/s (NDR) hızlarını destekleyerek, verilerin kesintisiz olarak GPU'lara akmasını sağlar.
• Uzaktan Doğrudan Bellek Erişimi (RDMA): Farklı sunuculardaki GPU'ların birbirlerinin belleğinden doğrudan okuma ve yazma yapmasına izin vererek, CPU'yu ve işletim sistemi çekirdeğini atlar. Bu "çekirdek atlama", yükü ve gecikmeyi büyük ölçüde azaltır.

Ham hızın ötesinde, Mellanox InfiniBand, büyük ölçekli yapay zeka modeli eğitimi işleri için kritik öneme sahip gelişmiş teknolojileri içerir.

SHARP, devrim niteliğinde bir ağ içi hesaplama teknolojisidir. Tüm verileri toplama için bir hesaplama düğümüne geri göndermek yerine (örneğin, eğitimde yaygın olan tüm azaltma işlemleri), SHARP toplama işlemini ağ anahtarlarının içinde gerçekleştirir. Bu, ağdan geçen veri hacmini önemli ölçüde azaltır ve toplu iletişim süresini %50'ye kadar kısaltarak eğitim zaman çizelgelerini doğrudan hızlandırır.

InfiniBand'in yapısı, sıcak noktaları ve bağlantı tıkanıklığını önleyerek trafiği birden fazla yola dinamik olarak dağıtmak için uyarlanabilir yönlendirme kullanır. Gelişmiş tıkanıklık kontrol mekanizmalarıyla birleştirildiğinde, bu, yapay zeka iş yüklerinin tipik olduğu düzgün olmayan iletişim desenlerinde bile öngörülebilir ve verimli veri iletimi sağlar.

Bir InfiniBand yapısının faydaları, yapay zeka projeleri için doğrudan sonuçlara dönüşür. Aşağıdaki tablo, büyük ölçekli eğitim ortamlarında gözlemlenen tipik performans iyileştirmelerini göstermektedir:

Yapay zekanın sınırlarını zorlamak konusunda ciddi olan kuruluşlar ve araştırma kurumları için, yüksek performanslı bir ağa yatırım yapmak, güçlü GPU'lara yatırım yapmak kadar önemlidir. Mellanox InfiniBand, ağ darboğazını ortadan kaldıran, GPU yatırımını en üst düzeye çıkaran ve yeni yapay zeka modelleri için geliştirme döngüsünü önemli ölçüde kısaltan kanıtlanmış, ölçeklenebilir bir mimari sağlar. Daha hızlı yinelemeyi ve daha karmaşık deneyleri mümkün kılarak, yapay zeka inovasyonu yarışında somut bir rekabet avantajı sağlar.

Mellanox InfiniBand GPU ağ iletişimi çözümlerinin yapay zeka modeli eğitimi altyapınızı nasıl optimize edebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için, sertifikalı bir NVIDIA ağ iş ortağına danışmanızı öneririz. Belirli iş yüklerinizin elde edebileceği performans ve verimlilik kazanımlarını modellemek için kişiselleştirilmiş bir mimari incelemesi talep edin.