Mellanox AI Büyük Model Eğitim Ağı Mimarlığı Analizi
October 13, 2025
Santa Clara, Kaliforniya.- Yapay zeka modelleri katlanarak boyut ve karmaşıklık olarak arttıkça, geleneksel ağ mimarileri birincil darboğaz haline geldiAI Model Eğitimiyeterlik. Nvidia'sMellanox InfinibandTeknoloji, yüksek performans gösteren bu zorluğu kafa kafaya ele alıyorGPU AğıYarının temel modellerini iletişim kısıtlamaları olmadan eğitmek için gerekli altyapı.
Vakıf modellerindeki milyonlarca trilyon parametreye evrim, eğitim altyapısı gereksinimlerini temelden değiştirmiştir. Hesaplamanın bir zamanlar sınırlayıcı faktör olduğu yer, bugünün büyük paralelAI Model Eğitimiİş yükleri, binlerce GPU'da gradyanları ve parametreleri senkronize etme yeteneği ile kısıtlanır. Standart Ethernet Networks, büyük ölçekli eğitim işleri için genel küme verimliliğini% 50'nin altına düşürebilen önemli gecikme ve bant genişliği sınırlamaları sunarak ileri düzeydeGPU AğıÇözümler sadece faydalı değil, aynı zamanda gerekli.
Mellanox InfinibandTeknoloji, büyük ölçekli AI eğitim ortamları için ideal hale getiren birkaç kritik avantaj sağlar:
- Ultra düşük gecikme:600 nanosaniyenin altında uçtan uca gecikme ile Infiniband, veba dağıtan eğitim yükünü en aza indirerek GPU'ların daha fazla zaman hesaplama ve daha az zaman beklemesini sağlıyor.
- Yüksek bant genişliği yoğunluğu:NDR 400G Infiniband, bağlantı noktası bant genişliği başına 400GB/s sağlar ve GPU'lar arasında kesintisiz veri alışverişi sağlar ve All-Reduce çalışma sürelerini Ethernet alternatiflerine kıyasla% 70'e kadar azaltır.
- Ağ içi bilgi işlem:Ölçeklenebilir hiyerarşik toplama ve azaltma protokolü (Sharp) teknolojisi, ağ anahtarları içinde toplama işlemleri gerçekleştirerek düğümler arasında aktarılan veri hacmini ve kolektif işlemleri hızlandırır.
- Uyarlanabilir Yönlendirme:Dinamik yol seçimi, mevcut bant genişliğinin optimum kullanımını sağlar ve ağ tıkanıklığını önler ve en yoğun iletişim dönemlerinde bile tutarlı performansı korur.
Infiniband ve alternatif teknolojiler arasındaki performans farkı, model büyüklüğü ve küme ölçeği arttıkça giderek daha önemli hale gelir. Aşağıdaki tablo, 512-GPU kümesinde 100 milyar parametre modelini eğitmek için karşılaştırmalı performans metriklerini göstermektedir:
| Performans metrik | Mellanox ndr infiniband | Roce ile 400g Ethernet | Gelişim |
|---|---|---|---|
| All-Reduce çalışma süresi | 85 ms | 210 ms | % 59 daha hızlı |
| Küme verimliliği | % 92 | % 64 | % 28 daha yüksek kullanım |
| Eğitim Süresi (% 90 tamamlanma) | 14.2 gün | 21.8 gün | % 35 azaltma |
| Güç Verimliliği (PFLOPS/Watt) | 18.4 | 12.1 | % 52 iyileşme |
ÜstünlüğüMellanox InfinibandiçinAI Model Eğitimiönde gelen yapay zeka araştırma kurumları ve bulut sağlayıcılarında benimsenmesi ile gösterilmiştir. Büyük teknoloji şirketleri, Infiniband teknolojisi ile bağlantılı 10.000 GPU'yu aşan kümeler üzerinde büyük dil modellerini eğitirken% 90'ın üzerinde ölçeklendirme verimliliği sağladığını bildirdi. Bu performans seviyesi, araştırmacıların AI inovasyonunun hızını hızlandırarak daha önce mümkün olandan daha hızlı yinelemelerini ve daha büyük modelleri eğitmelerini sağlar.
AI modelleri boyut ve karmaşıklık olarak büyümeye devam ettikçe, ağ eğitim verimliliğinin belirlenmesinde giderek daha kritik bir rol oynayacaktır.Mellanox InfinibandTeknoloji, 800g ve ötesini desteklemek için zaten gelişiyor, bu da ağ altyapısının gelecekteki AI ilerlemelerinde sınırlayıcı faktör haline gelmemesini sağlıyor. Mimarinin ağ içi bilgi işlem için doğal desteği, gelecekte kolektif operasyonların daha da sofistike bir şekilde boşaltılması için bir yol sağlar.
Yapay zeka durumunu geliştirme konusunda ciddi kuruluşlar için, doğru ağ altyapısına yatırım yapmak doğru GPU'ları seçmek kadar önemlidir. .Mellanox InfinibandMimarlık, AI altyapı yatırımlarının getirisini en üst düzeye çıkarmak ve yeni nesil AI atılımları için keşfetme süresini hızlandırmak için gerekli performans, ölçeklenebilirlik ve verimliliği sağlar.