Analyse der Netzwerkarchitektur von Mellanox zur Unterstützung der Ausbildung von KI-Large-Modellen

Zusammenfassung:Da die Rechenanforderungen der künstlichen Intelligenz explodieren, ist das Netzwerk zum kritischen Engpass geworden. Diese Analyse befasst sich damit, wie die fortschrittlichen GPU-Netzwerk von Mellanox InfiniBand die Hochleistungs- und Low-Latency-Fabricarchitektur bilden, die für ein effizientes und skalierbares KI-Modelltraining von großen Sprachmodellen und anderen komplexen neuronalen Netzen unerlässlich ist.

Das Paradigma des KI-Modelltraining hat sich von Einzelserver-Setups zu massiv parallelen Berechnungen über Tausende von GPUs verlagert. In diesen verteilten Clustern kann die Zeit, die für die Datenübertragung zwischen GPUs aufgewendet wird, oft die Zeit übersteigen, die für die eigentliche Berechnung aufgewendet wird. Branchenanalysen legen nahe, dass bei großen Clustern Netzwerkengpässe dazu führen können, dass die GPU-Auslastungsraten unter 50 % fallen, was eine erhebliche Verschwendung von Rechenressourcen und Kapitalinvestitionen darstellt. Effizientes GPU-Netzwerk ist kein Luxus mehr; es ist der grundlegende Dreh- und Angelpunkt für das Erreichen hoher Leistung und Kapitalrendite.

Die Mellanox (jetzt Teil von NVIDIA) InfiniBand-Technologie wurde von Grund auf so konzipiert, dass sie den strengen Anforderungen des Hochleistungsrechnens und der KI gerecht wird. Ihre Architektur bietet gegenüber herkömmlichem Ethernet für die Verbindung von GPUs mehrere wichtige Vorteile:

• Ultra-niedrige Latenz: End-to-End-Latenz von weniger als 600 Nanosekunden, wodurch die Kommunikationswartezeiten zwischen den Knoten drastisch reduziert werden.
• Hohe Bandbreite: Unterstützt Geschwindigkeiten von 200 Gbit/s (HDR) und 400 Gbit/s (NDR) pro Port, wodurch sichergestellt wird, dass Daten ohne Unterbrechung zu den GPUs fließen.
• Remote Direct Memory Access (RDMA): Ermöglicht GPUs in verschiedenen Servern, direkt aus dem Speicher des anderen zu lesen und in diesen zu schreiben, wodurch die CPU und der Betriebssystemkernel umgangen werden. Dieser "Kernel-Bypass" reduziert den Overhead und die Latenz massiv.

Über die reine Geschwindigkeit hinaus integriert Mellanox InfiniBand hochentwickelte Technologien, die für groß angelegte KI-Modelltraining -Aufgaben von entscheidender Bedeutung sind.

SHARP ist eine revolutionäre In-Network-Computing-Technologie. Anstatt alle Daten zur Aggregation an einen Rechenknoten zurückzusenden (z. B. bei All-Reduce-Operationen, die beim Training üblich sind), führt SHARP die Aggregationsoperation innerhalb der Netzwerk-Switches selbst durch. Dies reduziert das Datenvolumen, das das Netzwerk durchläuft, drastisch und verkürzt die kollektive Kommunikationszeit um bis zu 50 %, wodurch die Trainingszeitpläne direkt beschleunigt werden.

Die Fabric von InfiniBand verwendet adaptives Routing, um den Datenverkehr dynamisch auf mehrere Pfade zu verteilen und Hotspots und Link-Staus zu verhindern. In Kombination mit fortschrittlichen Mechanismen zur Staukontrolle gewährleistet dies eine vorhersehbare und effiziente Datenübertragung, selbst bei ungleichmäßigen Kommunikationsmustern, die für KI-Workloads typisch sind.

Die Vorteile einer InfiniBand-Fabric schlagen sich direkt in den Endergebnissen für KI-Projekte nieder. Die folgende Tabelle veranschaulicht typische Leistungsverbesserungen, die in groß angelegten Trainingsumgebungen beobachtet wurden:

Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die es ernst meinen, die Grenzen der KI zu erweitern, ist die Investition in ein Hochleistungsnetzwerk ebenso wichtig wie die Investition in leistungsstarke GPUs. Mellanox InfiniBand bietet eine bewährte, skalierbare Architektur, die den Netzwerk-Engpass beseitigt, die GPU-Investition maximiert und den Entwicklungszyklus für neue KI-Modelle erheblich verkürzt. Durch die Ermöglichung schnellerer Iterationen und komplexerer Experimente bietet es einen greifbaren Wettbewerbsvorteil im Wettlauf um KI-Innovationen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Mellanox InfiniBand GPU-Netzwerk -Lösungen Ihre KI-Modelltraining -Infrastruktur optimieren können, empfehlen wir Ihnen, sich an einen zertifizierten NVIDIA-Netzwerkpartner zu wenden. Fordern Sie eine personalisierte Architekturprüfung an, um die Leistungs- und Effizienzsteigerungen zu modellieren, die Ihre spezifischen Workloads erzielen könnten.