Netzwerkengpässe in KI-Trainingsclustern: Lösungen von Mellanox

Pressemitteilung:Da Modelle für künstliche Intelligenz exponentiell in der Komplexität wachsen, war die Nachfrage nach leistungsstarker und skalierbarem Computing nie größer. Eine kritische, aber oft übersehene Komponente ist die zugrunde liegendeKI -VernetzungInfrastruktur, die Tausende von GPUs verbindet. Mellanox, ein Pionier in Hochleistungs-Interconnect-LösungenNiedrige LatenzverbindungTechnologie, die zur Beseitigung von Engpässen und zur Maximierung der Effizienz von jedem entwickelt wurdeGPU -Cluster.

Das moderne KI -Training, insbesondere für große Sprachmodelle (LLMs) und Computer Vision, basiert auf der parallele Verarbeitung in großen Arrays von GPUs. Branchenanalysen zeigen, dass in einem 1024-GPU-Cluster netzwerkbezogene Engpässe dazu führen können, dass die GPU-Auslastung von potenziell 95% auf unter 40% sinkt. Diese Ineffizienz führt direkt in erweiterte Schulungszeiten, erhöhtes Stromverbrauch und erheblich höhere Betriebskosten, was optimiert wirdKI -VernetzungNicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit.

Der Ansatz von Mellanox ist ganzheitlich und bietet einen vollständigen Infrastrukturstapel für KI -Workloads. Der Kern dieser Lösung ist die Spektrumfamilie von Ethernet -Switches und die Connectx -Reihe von Smart Network Interface Cards (NIC). Diese Komponenten sind speziell so konzipiert, dass sie unisono funktionieren und eine reibungslose Datenpipeline zwischen Servern erstellen.

Zu den wesentlichen technologischen Unterscheidungsmerkmalen gehören:

• In-Network Computing:Entlastet Datenverarbeitungsaufgaben von der CPU auf die NIC und verringern die Latenz drastisch.
• Adaptive Routing & Roce:Gewährleistet eine optimale Auswahl der Datenpfad und nutzt RDMA gegenüber Converged Ethernet (ROCE) für effizientes,Niedrige LatenzverbindungKommunikation.
• Skalierbar hierarchischer Stoff:Unterstützt nicht blockierende Clos-Architekturen (Blattwirt), die ohne Leistungsverschlechterung auf Zehntausende von Ports skalieren können.

Die Wirksamkeit der Lösung von Mellanox wird in realen Bereitstellungen nachgewiesen. Die folgende Tabelle zeigt einen Leistungsvergleich zwischen einem Standard-TCP/IP-Netzwerk und einem Mellanox-Roce-fähigen Stoff in einer großflächigen KI-Trainingsumgebung.

Für Unternehmen und Forschungsinstitutionen, die Millionen in GPU -Computerressourcen investieren, ist das Netzwerk das Zentralnervensystem, das den Gesamt -ROI bestimmt. MellanoxKI -VernetzungLösungen liefern die kritischenNiedrige Latenzverbindungerforderlich, um sicherzustellen, dass ein Multi-KnotenGPU -Clusterarbeitet als einzelner, zusammenhängender Supercomputer. Dies führt zu einer schnelleren Zeit-zu-Einsicht, reduzierter Gesamtbesitzkosten (TCO) und der Fähigkeit, ehrgeizigere KI-Herausforderungen anzugehen.