Mellanox KI Große Modell Ausbildung Netzwerk Architektur Analyse

SANTA CLARA, Kalifornien – Da die künstliche Intelligenz-Modelle exponentiell an Größe und Komplexität zunehmen, sind traditionelle Netzwerkarchitekturen zum primären Engpass bei der KI-Modelltraining geworden. Die Mellanox InfiniBand-Technologie von NVIDIA begegnet dieser Herausforderung direkt und bietet die Hochleistungs-GPU-Netzwerk-Infrastruktur, die erforderlich ist, um die Fundamentmodelle von morgen ohne Kommunikationsbeschränkungen zu trainieren.

Die Entwicklung von Millionen zu Billionen von Parametern in Fundamentmodellen hat die Anforderungen an die Trainingsinfrastruktur grundlegend verändert. Wo die Rechenleistung einst der limitierende Faktor war, werden die massiv parallelen KI-Modelltraining-Workloads von heute durch die Fähigkeit eingeschränkt, Gradienten und Parameter über Tausende von GPUs zu synchronisieren. Standard-Ethernet-Netzwerke führen zu erheblichen Latenz- und Bandbreitenbeschränkungen, die die Gesamteffizienz von Clustern für groß angelegte Trainingsjobs auf unter 50 % reduzieren können, was fortschrittliche GPU-Netzwerk-Lösungen nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich macht.

Mellanox InfiniBand-Technologie bietet mehrere entscheidende Vorteile, die sie ideal für groß angelegte KI-Trainingsumgebungen macht:

• Ultra-niedrige Latenz: Mit einer End-to-End-Latenz von unter 600 Nanosekunden minimiert InfiniBand den Kommunikationsaufwand, der das verteilte Training plagt, und stellt sicher, dass GPUs mehr Zeit mit dem Rechnen und weniger Zeit mit dem Warten verbringen.
• Hohe Bandbreitendichte: NDR 400G InfiniBand bietet 400 Gbit/s pro Port-Bandbreite, was einen nahtlosen Datenaustausch zwischen GPUs ermöglicht und die All-Reduce-Operationszeiten im Vergleich zu Ethernet-Alternativen um bis zu 70 % reduziert.
• In-Network-Computing: Die SHARP-Technologie (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) führt Aggregationsoperationen innerhalb der Netzwerk-Switches durch, wodurch das Datenvolumen, das zwischen den Knoten übertragen wird, drastisch reduziert und kollektive Operationen beschleunigt werden.
• Adaptive Routing: Die dynamische Pfadauswahl gewährleistet eine optimale Auslastung der verfügbaren Bandbreite und verhindert Netzwerküberlastung, wodurch eine konstante Leistung auch bei Spitzenkommunikationszeiten aufrechterhalten wird.

Der Leistungsunterschied zwischen InfiniBand und alternativen Technologien wird mit zunehmender Modellgröße und Cluster-Skalierung immer signifikanter. Die folgende Tabelle zeigt die vergleichenden Leistungskennzahlen für das Training eines Modells mit 100 Milliarden Parametern auf einem 512-GPU-Cluster:

Die Überlegenheit von Mellanox InfiniBand für das KI-Modelltraining wird durch seine Einführung in führenden KI-Forschungseinrichtungen und Cloud-Anbietern demonstriert. Große Technologieunternehmen haben berichtet, dass sie eine Skalierungseffizienz von über 90 % erzielen, wenn sie große Sprachmodelle auf Clustern mit über 10.000 GPUs trainieren, die mit InfiniBand-Technologie verbunden sind. Dieses Leistungsniveau ermöglicht es Forschern, schneller zu iterieren und größere Modelle zu trainieren als zuvor möglich, wodurch das Tempo der KI-Innovation beschleunigt wird.

Da KI-Modelle weiterhin an Größe und Komplexität zunehmen, wird das Netzwerk eine zunehmend kritische Rolle bei der Bestimmung der Trainingseffizienz spielen. Die Mellanox InfiniBand-Technologie entwickelt sich bereits weiter, um 800G und mehr zu unterstützen, wodurch sichergestellt wird, dass die Netzwerkinfrastruktur nicht zum begrenzenden Faktor für zukünftige KI-Fortschritte wird. Die inhärente Unterstützung der Architektur für In-Network-Computing bietet auch einen Weg für noch ausgefeiltere Auslagerungen von kollektiven Operationen in der Zukunft.

Für Organisationen, die es mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz ernst meinen, ist die Investition in die richtige Netzwerkinfrastruktur ebenso wichtig wie die Auswahl der richtigen GPUs. Die Mellanox InfiniBand-Architektur bietet die Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz, die erforderlich sind, um den Return on Investment in KI-Infrastruktur zu maximieren und die Time-to-Discovery für die nächste Generation von KI-Durchbrüchen zu beschleunigen.