Analyse der Mellanox-Netzwerkarchitektur zur Unterstützung von KI-Large-Modell-Training

Datum:18. November 2023

Da künstliche Intelligenz-Modelle exponentiell an Größe und Komplexität zunehmen, ist das Netzwerk, das Tausende von GPUs verbindet, zum entscheidenden Faktor für die Trainingseffizienz geworden. Die Mellanox InfiniBand Technologie hat sich als grundlegendes Rückgrat für moderne KI-Supercomputing-Cluster etabliert, das speziell entwickelt wurde, um die Kommunikationsengpässe zu überwinden, die das groß angelegte KI-Modelltrainings plagen. Dieser Artikel dekonstruiert die architektonischen Innovationen, die InfiniBand zum De-facto-Standard für die Beschleunigung der anspruchsvollsten KI-Workloads der Welt machen.

Modernes KI-Modelltrainings, wie z. B. für Large Language Models (LLMs), basiert auf datenparallelen Strategien, bei denen Modellparameter nach der Verarbeitung jedes Mini-Batches von Daten über Tausende von GPUs synchronisiert werden. Die Zeit, die in dieser Synchronisationsphase, bekannt als All-Reduce, verbracht wird, ist reiner Overhead. Bei herkömmlichen GPU-Netzwerkstrategie kann dieser Kommunikationsaufwand über 50 % des gesamten Trainingszyklus beanspruchen, was die Gesamt-GPU-Auslastung drastisch reduziert und die Time-to-Insight von Wochen auf Monate verlängert. Das Netzwerk ist nicht mehr nur eine Datenleitung; es ist eine Kernkomponente der Berechnung.

Mellanox InfiniBand geht diesen Engpass direkt an mit einer Reihe von hardwarebasierten Beschleunigungs-Engines, die das Netzwerk von einem passiven Teilnehmer in einen aktiven Rechenwert verwandeln.

• SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol): Diese revolutionäre Technologie führt Aggregationsoperationen (z. B. Summen, Mittelwerte) direkt in den InfiniBand-Switches durch. Anstatt alle Gradientendaten an jede GPU zurückzusenden, reduziert SHARP die Daten im Netzwerk-Fabric, wodurch das übertragene Datenvolumen und die für die Synchronisierung benötigte Zeit drastisch reduziert werden. Dies kann kollektive Operationen um bis zu 50 % beschleunigen.
• Adaptive Routing und Congestion Control: Die dynamischen Routing-Funktionen von InfiniBand lenken den Datenverkehr automatisch um überlastete Hotspots herum, wodurch eine gleichmäßige Auslastung des Netzwerk-Fabric gewährleistet und verhindert wird, dass ein einzelner Link während intensiver All-to-All-Kommunikationsphasen zum Engpass wird.
• Ultra-niedrige Latenz und hohe Bandbreite: Mit End-to-End-Latenz unter 600 Nanosekunden und Unterstützung für 400 Gbit/s und mehr bietet Mellanox InfiniBand die rohe Geschwindigkeit, die für den nahezu Echtzeit-Parameteraustausch zwischen GPUs erforderlich ist.

Die architektonischen Vorteile von InfiniBand führen direkt zu überlegenen Geschäfts- und Forschungsergebnissen für Unternehmen, die groß angelegte KI-Workloads ausführen.

Diese Metriken zeigen, dass eine optimierte GPU-Netzwerkstrategie kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit ist, um einen tragfähigen ROI auf Investitionen in KI-Cluster im Millionen-Dollar-Bereich zu erzielen.

Die Ära des allgemeinen Rechenzentrumsdesigns für die KI-Forschung geht zu Ende. Die anspruchsvolle Natur des KI-Modelltrainings erfordert einen gemeinsam entwickelten Ansatz, bei dem die Rechenleistung der GPUs durch die intelligente, beschleunigte Vernetzung von Mellanox InfiniBand ergänzt wird. Durch die Minimierung des Kommunikationsaufwands und die Maximierung der GPU-Auslastung ist die InfiniBand-Architektur der Schlüssel zur Erschließung schnellerer Innovationen, zur Reduzierung der Trainingskosten und zur Erzielung bisher unerreichter KI-Skalierungen. Sie ist die unverzichtbare Grundlage für die nächste Generation von KI-Durchbrüchen.