Büyük ölçekli yapay zeka modeli eğitimini desteklemek için Mellanox'un ağ mimarisinin analizi
September 28, 2025
Özet: Yapay zeka modeli eğitimi için hesaplama talepleri patladıkça, ağ darboğazları kritik bir kısıtlama haline geliyor. Bu makale, Mellanox'un (şimdi NVIDIA'nın bir parçası) yüksek performanslı çözümlerinin, Mellanox InfiniBand teknolojisi üzerine kurulu olarak, devasa yapay zeka modellerini verimli bir şekilde eğitmek için gerekli yüksek hızlı ara bağlantıları nasıl mimarilediğini, eğitim sürelerini haftalardan günlere düşürdüğünü inceliyor.yapay zeka modeli eğitimiYüz milyarlarca parametreye ulaşan modern yapay zeka modellerinin ölçeği, binlerce GPU'da paralel işlemeyi zorunlu kılar. Bu dağıtılmış kümelerde, GPU'ların diğer düğümlerden veri bekleyerek geçirdiği süre—iletişim yükü—genel performansı önemli ölçüde engelleyebilir. Sektör analizleri, büyük ölçekli kümelerde, verimsiz ağların pahalı GPU hesaplama gücünün %50'sinden fazlasını boşta bırakabileceğini gösteriyor. Ağ artık sadece bir veri borusu değil; yapay zeka süper bilgisayarının merkezi sinir sistemidir.
Mellanox InfiniBand, yüksek performanslı hesaplama (HPC) ve yapay zeka ortamlarında GPU'ları bağlamak için fiili standart olarak ortaya çıktı. Mimarisi, dağıtılmış
tarafından ortaya konan tam olarak aynı zorlukları ele almak için özel olarak tasarlanmıştır. Temel teknolojik avantajlar şunları içerir: Nanosecond ölçeğinde gecikme ve 400 Gb/s'yi (NDR) aşan bant genişliği sağlar, GPU'lar arasındaki veri akışının minimum gecikmeyle gerçekleşmesini sağlar.
- Uzaktan Doğrudan Bellek Erişimi (RDMA): GPU'ların diğer GPU'ların belleğinden doğrudan okuma ve yazma yapmasını sağlar, CPU'yu ve işletim sistemi çekirdeğini atlar. Bu, gecikmeyi ve CPU yükünü önemli ölçüde azaltır.
- Sharp™ Ağ İçi Hesaplama: İndirgeme işlemlerini (MPI_ALLREDUCE gibi) doğrudan ağ anahtarlarına yükleyen devrim niteliğinde bir özellik. Bu, ağı pasiften aktife dönüştürerek, yapay zeka eğitiminin temelini oluşturan toplu işlemleri hızlandırır.
- Eğitim Verimliliği Üzerindeki Ölçülebilir EtkiMellanox InfiniBand'in mimari üstünlüğü, doğrudan somut iş ve araştırma sonuçlarına dönüşür. Kıyaslama testleri, alternatif ağ teknolojileriyle karşılaştırıldığında önemli performans farklılıkları göstermektedir.
Standart Ethernet Ağı
| Mellanox InfiniBand Ağı | Verimlilik Artışı | ResNet-50 (256 GPU) | ~ 6,5 Saat |
|---|---|---|---|
| ~ 4,2 Saat | %35 Daha Hızlı | BERT-Large (1024 GPU) | ~ 85 Saat |
| ~ 48 Saat | %43 Daha Hızlı | Bu verimlilik artışları doğrudan daha düşük bulut hesaplama maliyetlerine, araştırmacılar için daha hızlı yineleme döngülerine ve yapay zeka destekli ürünler için daha hızlı pazara sunma süresine dönüşür. | Yapay Zeka Altyapısını Geleceğe Hazırlamak |
Yapay zekanın gidişatı, ölçeklenebilir bir ağ gerektirir. Mellanox InfiniBand'in 800 Gb/s (XDR) ve ötesine planlanan ilerlemesiyle, ağ oluşturmanın yeni nesil yapay zeka yenilikleri için sınırlayıcı faktör olmayacağından emin olun. NVIDIA'nın NGC çerçeveleri ve hesaplama yığınlarıyla sorunsuz entegrasyonu, yapay zeka altyapılarını oluşturan kuruluşlar için bütünsel, optimize edilmiş bir çözüm sunar.
Büyük ölçekli yapay zekadan yararlanma konusunda ciddi olan herhangi bir kuruluş için, ağ altyapısını optimize etmek artık isteğe bağlı değildir.
ne Mellanox InfiniBand ile yatırım yapmak, GPU kümeleri üzerindeki YG'yi en üst düzeye çıkarmak, araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmak ve rekabet avantajını korumak için stratejik bir zorunluluktur. Verimli ve ölçeklenebilir yapay zeka modeli eğitimini sağlayan temel teknolojidir.