Das Potenzial der KI erschließen: Wie Mellanox Netzwerkengpässe in groß angelegten GPU-Clustern überwindet

Führend in der Hochleistungs-KI-Vernetzungslösungen, stellt Mellanox Technologies, jetzt Teil von NVIDIA, seine End-to-End-InfiniBand- und Ethernet-Lösungen vor, die entwickelt wurden, um Datenengpässe zu beseitigen und die Recheneffizienz in KI-Trainingsclustern der nächsten Generation zu maximieren.Da Modelle auf Billionen von Parametern anwachsen, versagen traditionelle Netzwerkinfrastrukturen. Mellanox begegnet dieser kritischen Herausforderung direkt mit seiner Ultra-High-Bandwidth-Low-Latency-Interconnects, um sicherzustellen, dass keine GPU auf Daten warten muss.

Die Wachstumsschmerzen des KI-Trainings: Das Netzwerk als Engpass

Modernes KI-Training basiert auf weitläufigen GPU-Cluster, die manchmal Tausende von Knoten umfassen. Brancheninformationen zeigen, dass in solchen Clustern über 30 % der Trainingszeit für die Kommunikation und Synchronisation zwischen GPUs aufgewendet werden kann, anstatt für die eigentliche Berechnung. Diese Ineffizienz führt direkt zu längeren Trainingszeiten, höheren Betriebskosten (z. B. Stromverbrauch) und verlangsamten Innovationszyklen. Der Hauptschuldige ist oft das Netzwerk-Fabric, das mit dem immensen Datendurchsatz, der von parallelisierten Trainingsalgorithmen benötigt wird, nicht Schritt halten kann.

Mellanox's Lösung: Ein Fabric, das für KI gebaut wurde

Mellanox's Ansatz besteht darin, das Netzwerk nicht als bloßes Bindegewebe, sondern als strategische, intelligente Komponente der Rechenarchitektur zu behandeln. Ihre Lösungen sind darauf ausgelegt, Folgendes bereitzustellen:

• Ultra-Low-Latency: Reduzierung der Kommunikationsverzögerungen auf Mikrosekunden, wodurch eine schnelle Synchronisation über den gesamten GPU-Cluster gewährleistet wird.
• Extrem hohe Bandbreite: Bietet bis zu 400 Gbit/s (und mehr) pro Port, um massive Datenströme zwischen Knoten ohne Überlastung zu bewältigen.
• Erweitertes In-Network-Computing: Auslagerung von Collective Operations (z. B. SHARP-Technologie) von der GPU auf die Netzwerk-Switches, wodurch wertvolle GPU-Zyklen für Kernberechnungsaufgaben freigesetzt werden.

Quantifizierbare Leistungsgewinne in realen Umgebungen

Die Wirksamkeit der KI-Vernetzungslösungen von Mellanox ist in Produktionsumgebungen bewiesen. Die folgende Tabelle fasst die Leistungskennzahlen zusammen, die in einem groß angelegten Sprachmodell-Trainingscluster vor und nach einem Netzwerk-Fabric-Upgrade auf Mellanox InfiniBand beobachtet wurden.

Fazit und strategischer Wert

Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die Millionen in die KI-Infrastruktur investieren, kann das Netzwerk kein Nachgedanke mehr sein. Mellanox bietet eine kritische, leistungsbestimmende Schicht, die einen maximalen Return on Investment für teure GPU-Rechenressourcen gewährleistet. Durch den Einsatz eines speziell entwickelten Low-Latency-Interconnects können Unternehmen die Time-to-Solution für KI-Modelle erheblich beschleunigen, die Gesamtbetriebskosten senken und den Weg für die Bewältigung noch komplexerer KI-Herausforderungen ebnen, die vor uns liegen.

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