Analyse der Netzwerkarchitektur von Mellanox zur Unterstützung des Trainings von KI-Modellen im großen Maßstab
September 28, 2025
Zusammenfassung:Da die Rechenanforderungen fürAusbildung von KI-ModellenDer Artikel untersucht, wie Mellanox (jetzt Teil von NVIDIA) mit seinen hochleistungsfähigenGPU-NetzwerkLösungen, dieMellanox InfiniBandDie Technologie, die die Hochgeschwindigkeitsverbindungen erstellt, die notwendig sind, um massive KI-Modelle effizient auszubilden und die Trainingszeiten von Wochen auf Tage zu reduzieren.
Die Größenordnung moderner KI-Modelle, mit Parameterzahlen, die in die Hunderte von Milliarden schnellen, erfordert eine parallele Verarbeitung über Tausende von GPUs.Die Zeit, die GPUs damit verbringen, auf Daten von anderen Knoten zu warten, kann die Kommunikationsüberlast drastisch beeinträchtigen. Branchenanalysen deuten darauf hin, dass in groß angelegten Clustern ineffiziente Netzwerke mehr als 50% der teuren GPU-Rechenleistung ungenutzt lassen können.Es ist das zentrale Nervensystem des KI-Supercomputers..
Mellanox InfiniBand hat sich als de facto-Standard für die Verbindung von GPUs in Hochleistungsrechnungen (HPC) und KI-Umgebungen etabliert.Seine Architektur ist speziell darauf ausgelegt, die genauen Herausforderungen der verteiltenAusbildung von KI-ModellenZu den wichtigsten technologischen Vorteilen gehören:
- Ultra-niedrige Latenz und hohe Bandbreite:Bietet eine Nanosekunden-Latenz und eine Bandbreite von mehr als 400 Gb/s (NDR), wodurch Datenströme zwischen GPUs mit minimaler Verzögerung gewährleistet werden.
- Ferner direkter Speicherzugriff (RDMA):Ermöglicht es GPUs, direkt von und in den Speicher anderer GPUs zu lesen und zu schreiben, indem sie die CPU und den Betriebssystemkern umgehen. Dies reduziert die Latenzzeit und den CPU-Overhead drastisch.
- SharpTM In-Network Computing:Eine revolutionäre Funktion, die Reduktionsvorgänge (wie MPI_ALLREDUCE) in das Netzwerk überträgt, schaltet sich selbst.Beschleunigung von kollektiven Operationen, die für die Ausbildung von KI von grundlegender Bedeutung sind.
Die architektonische Überlegenheit von Mellanox InfiniBand führt direkt zu greifbaren Geschäfts- und Forschungsergebnissen.Benchmark-Tests zeigen im Vergleich zu alternativen Netzwerktechnologien signifikante Leistungsdelta.
| Schulungsszenario | Standard Ethernet Netzwerk | Mellanox InfiniBand Netzwerk | Effizienzsteigerung |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPUs) | ~ 6,5 Stunden | ~ 4,2 Stunden | 35% schneller |
| BERT-Large (1024 GPUs) | ~ 85 Stunden | ~ 48 Stunden | 43% schneller |
Diese Effizienzsteigerungen führen direkt zu niedrigeren Cloud-Computing-Kosten, schnelleren Iterationszyklen für Forscher und einer schnelleren Markteinführungszeit für KI-gestützte Produkte.
Die Entwicklung der KI erfordert ein skalierbares Netzwerk.stellt sicher, dass die Vernetzung nicht der einschränkende Faktor für KI-Innovationen der nächsten Generation ist. Seine nahtlose Integration mit den NGC-Frameworks und Rechenstacks von NVIDIA bietet eine ganzheitliche, optimierte Lösung für Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur aufbauen.
Für jede Organisation, die sich ernsthaft mit der Nutzung von groß angelegter künstlicher Intelligenz befasst, ist die Optimierung der Netzwerkinfrastruktur nicht mehr optional.GPU-NetzwerkmitMellanox InfiniBandist ein strategischer Imperativ, um den ROI auf GPU-Cluster zu maximieren, Forschung und Entwicklung zu beschleunigen und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.Ausbildung von KI-Modellen.