KI-Training-Beschleunigungslösung: Integration von Mellanox DPU und GPU-Clustern

Das exponentielle Wachstum der künstlichen Intelligenz hat beispiellose Anforderungen an die Recheninfrastruktur geschaffen.Vor allem in verteilten Trainingsumgebungen, in denen Tausende von GPUs zusammenarbeiten müssenDa sich die Modellparameter in Billionen vergrößern und die Datensätze auf Petabyte erweitern, kämpfen traditionelle Serverarchitekturen mit Kommunikationsüberschüssen, Engpässen bei der Datenbewegung,und ineffiziente Ressourcennutzung. Dieser Artikel untersucht, wie dieMellanox DPU(Datenverarbeitungseinheit) verwandeltKI-AusbildungInfrastruktur durch die Entlastung kritischer Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsfunktionen von CPU-HostsGPU-NetzwerkUmgebungen, die bahnbrechende Leistung und Effizienz für groß angelegte Arbeitslasten des maschinellen Lernens bieten.

Die traditionelle Rechenzentrumsarchitektur hat ihre Grenzen bei der Unterstützung moderner KI-Workloads erreicht.und Sicherheitsprotokolle neben der Bearbeitung von Anwendungen, die erhebliche Gemeinkosten verursachen, die die gesamte Effizienz des Systems verringern.KI-AusbildungDas bedeutet, dass GPUs auf Daten warten, teure Beschleunigerressourcen nicht ausgeschöpft sind und die Trainingszeiten verlängert werden.25-40% der Host-CPU-Zyklen werden eher von Infrastruktur-Aufgaben als von Rechenvorgängen verbraucht, was einen erheblichen Engpass schafft, der die Rendite der Investitionen in die GPU-Infrastruktur einschränkt.eine neue architektonische Herangehensweise zu schaffen, die für den weiteren Fortschritt der künstlichen Intelligenz von wesentlicher Bedeutung ist.

• Kommunikationskosten:Verteiltes Training erfordert eine ständige Gradient-Synchronisierung über Hunderte oder Tausende von GPUs, was einen immensen Druck auf die Netzwerkinfrastruktur ausübt, die oft zum primären Engpass wird.
• Enge Engpässe bei der Datenvorverarbeitung:Die Übermittlung von Daten an Trainingsprozesse erfordert massive E/A-Operationen, die mit Computeraufgaben für CPU- und Speicherressourcen konkurrieren.
• Sicherheit und Mehrmieter:Gemeinsame Forschungsumgebungen erfordern eine solide Isolation zwischen Projekten und Nutzern, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen.
• Komplexität des ManagementsDie Orchestrierung von Tausenden von GPUs über mehrere Racks erfordert anspruchsvolle Bereitstellungs-, Überwachungs- und Fehlerbehebungsfähigkeiten.
• Energie- und Kosteneffizienz:Stromverbrauch und Platzbeschränkungen werden zu erheblichen Problemen in großem Maßstab und erfordern eine optimale Leistung pro Watt und pro Rack.

Diese Herausforderungen erfordern ein grundlegendes Umdenken der Rechenzentrumsarchitektur speziell fürKI-AusbildungArbeitsbelastungen.

DieMellanox DPUstellt einen Paradigmenwechsel in der Rechenzentrumsarchitektur dar, der die Infrastrukturfunktionen von Host-CPUs auf spezielle Prozessoren verlagert, die speziell für Datenbewegung, Sicherheit,und LagerungDieser Ansatz schafft eine dezaggregierte Architektur, in der sich jede Komponente auf ihre optimale Funktion spezialisiert hat: GPUs für die Berechnung, CPUs für die Anwendungslogik und DPUs für Infrastrukturdienste.

• Hardware-beschleunigte Vernetzung:DieMellanox DPUmit einer Leistung von mehr als 10 W und einer Leistung von mehr als 10 W,die direkte Kommunikation von GPU zu GPU über das Netzwerk mit minimalem CPU-Einsatz und ultrageringer Latenzzeit ermöglicht.
• Netzwerkrechner:Die SHARP-Technologie (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) überträgt kollektive Kommunikationsvorgänge (wie MPI all-reduce) von Servern auf Netzwerk-Switches.die synchronisierte Verteilung von Schulungen drastisch beschleunigen.
• Aufbewahrung:Hardware-beschleunigte NVMe über Fabrics (NVMe-oF) ermöglicht direkten Zugriff auf Remote-Speichergeräte, umgeht Host-CPUs und reduziert während des Trainings Engpässe beim Laden von Daten.
• Sicherheitsisolation:Hardware-basierte Vertrauens- und Isolationsfunktionen ermöglichen eine sichere Mehrfachnutzung ohne Leistungsaufwand, was für gemeinsame Forschungsumgebungen von entscheidender Bedeutung ist.
• Verwaltung der Infrastruktur:DPUs bieten Out-of-Band-Management-Fähigkeiten für eine verbesserte Überwachung, Bereitstellung und Wartung von GPU-Servern.

Dieser umfassende Ansatz verändertGPU-Netzwerkvon einem potenziellen Engpass zu einem Wettbewerbsvorteil für KI-Forschungsorganisationen.

Einsatz vonMellanox DPUDie Ergebnisse der Studie zeigen, dass die Entwicklung von KI-Technologien in Produktionsumgebungen signifikante Verbesserungen in den wichtigsten Leistungsindikatoren aufweist.Die folgenden Daten stellen aggregierte Ergebnisse aus mehreren groß angelegten Implementierungen dar.:

Diese Kennzahlen führen direkt zu schnelleren Forschungszyklen, geringeren Rechenkosten und der Fähigkeit, komplexere Probleme innerhalb praktischer Einschränkungen zu lösen.

Die Integration vonMellanox DPUDie Technologie mit GPU-Clustern stellt mehr als eine schrittweise Verbesserung dar, sondern stellt einen grundlegenden Architekturwandel dar, der die Kernprobleme modernerKI-AusbildungDurch die Übertragung von Infrastrukturfunktionen auf spezialisierte Prozessoren können Unternehmen ein noch nie dagewesenes Maß an Leistung, Effizienz,und Skalierbarkeit in ihren Maschinellen LerninitiativenDieser Ansatz stellt künftige Investitionen in die KI-Infrastruktur sicher, indem er eine flexible, softwaredefinierte Grundlage schafft, die sich an sich ändernde Anforderungen an die Arbeitsbelastung und aufstrebende Technologien anpassen kann.

Da KI-Modelle in Größe und Komplexität weiter wachsen, wird die strategische Bedeutung einer optimierten Infrastruktur nur zunehmen.Unternehmen, die heute DPU-beschleunigte Architekturen einsetzen, werden erhebliche Wettbewerbsvorteile bei der Forschungsschnelligkeit erzielen, Betriebseffizienz und Rechenfähigkeit.