Netzwerkengpässe in KI-Trainingsclustern: Lösungen von Mellanox
October 8, 2025
Lösungen für Engpässe im Netzwerk von KI-Trainingsclustern: Hochleistungs-Netzwerklösungen von Mellanox
Santa Clara, Kalifornien.Da die Modelle künstlicher Intelligenz exponentiell an Größe und Komplexität wachsen, werden traditionelle Rechenzentren-Netzwerke zum wichtigsten Engpass bei der Effizienz der KI-Ausbildung.Moderne Großsprachenmodelle und Deep Learning-Architekturen erfordern eine nahtlose Kommunikation über Tausende von GPUs.Mellanox Technologies, heute Teil von NVIDIA, greift diese HerausforderungenKI-NetzwerkeLösungen zur Beseitigung von Engpässen im GroßsektorGPU-ClusterDurch die Bereitstellung der erforderlichen Kompetenzen und der erforderlichen Kompetenzen können die Forschenden und die UnternehmenVerbindung mit geringer LatenzzeitTechnologie.
Der Engpass der KI-Netzwerke: Wenn GPUs auf Daten warten
In der verteilten KI-Ausbildung bedeutet die parallele Art der Arbeit über Hunderte oder Tausende von Beschleunigern, dass die langsame Kommunikation zwischen Knoten die Gesamtlaufzeit direkt beeinflusst.Während jeder TrainingsiterationIn schlechten Netzwerken müssen die Gradienten für alle Mitarbeiter synchronisiert werden.Das Problem verschärft sich, wenn die Modellparameter in die Billionen steigen.Studien zeigen, dass eine bloße Erhöhung der Latenzzeit von 100 Mikrosekunden in einer großenGPU-Clusterkann die allgemeine Ausbildungseffizienz um bis zu 15% reduzieren, was sich in deutlich höheren Rechenkosten und längeren Lösungszeiten für kritische KI-Initiativen niederschlägt.
Die KI-optimierte Netzwerkarchitektur von Mellanox
Mellanox nähert sich derKI-Netzwerkedie Herausforderung durch eine ganzheitliche Architektur, die speziell für die einzigartigen Kommunikationsmuster verteilter KI-Workloads konzipiert wurde.Die Lösung kombiniert modernste Hardware mit intelligenter Software, um ein nahtloses Rechenwerk zu schaffen.
- InfiniBand mit SHARP-Technologie:Das skalierbare hierarchische Aggregation- und Reduktionsprotokoll (SHARP) implementiert In-Network-Computing und überträgt Reduktionsoperationen von GPU-Servern an die Netzwerk-Switches selbst.Dieser revolutionäre Ansatz eliminiert mehrfache Datenübertragungen zwischen Knoten, was die kollektiven Operationen dramatisch beschleunigt.
- RDMA beschleunigte Kommunikation:Remote Direct Memory Access ermöglicht es GPUs, Daten direkt mit Peer-GPUs im Netzwerk mit minimalem CPU-Engagement auszutauschen, wodurch die Latenzzeit reduziert und Hostprozessoren für Rechenaufgaben freigegeben werden.
- Adaptive Routing und Überlastungskontrolle:Intelligente Algorithmen leiten den Datenverkehr dynamisch um Hotspots und verwalten Staus, bevor sie sich auf die Leistung auswirken, wodurch auch während der Spitzenkommunikationszeiten ein gleichbleibender Durchsatz erhalten bleibt.
- Multi-Host-GPU-TechnologieErmöglicht die Verbindung mehrerer GPU-Server über einen einzigen Adapter, wodurch die Dichte erhöht und die Infrastrukturkosten reduziert werden, während die volle Bandbreite beibehalten wird.
Quantifizierbare Leistungsverbesserungen für KI-Workloads
Die Wirkung von Mellanox ist optimiertVerbindung mit geringer LatenzzeitDie Anwendung der neuen Technologie ist anhand der wichtigsten Leistungsindikatoren für KI-Ausbildungsclusters messbar.
| Leistungsmetrik | Standard Ethernet Netzwerk | Mellanox KI-optimiertes Netzwerk | Verbesserungen |
|---|---|---|---|
| All-Reduce Betriebszeit (1024 GPUs) | 85 ms | 12 ms | 86% Verringerung |
| GPU-Auslastung | 65 bis 75% | 90 bis 95% | ~30% Zunahme |
| Ausbildungszeit (ResNet-50) | 28 Minuten | 18 Minuten. | 36% schneller |
| Skalierbarkeitseffizienz (512 bis 1024 GPUs) | 72% | 92 Prozent | 28% bessere Skalierung |
Diese Verbesserungen führen direkt zu reduzierten Trainingszeiten für Modelle, niedrigeren Cloud-Computing-Kosten und schnelleren Iterationszyklen für KI-Forschungsteams.
Umgestaltung der Wirtschaft der KI-Infrastruktur
Über die Rohleistung hinaus, ist MellanoxKI-NetzwerkeDurch die Maximierung der GPU-Auslastung,Organisationen können die gleichen Rechenergebnisse mit weniger Knoten erzielen oder mehr Ausbildungsarbeiten innerhalb derselben Infrastrukturinvestition durchführenDie kürzeren Ausbildungszeiten ermöglichen es Forschern, schneller zu iterieren und das Tempo der Innovation zu beschleunigen.Die Netzwerkinfrastruktur wird zu einem strategischen Vorteil und nicht zu einem Hindernis, die es Organisationen ermöglichen, zunehmend komplexe Probleme anzugehen, die aufgrund von Kommunikationsengpässen bisher unpraktisch waren.