Solusi Percepatan Pelatihan AI: Integrasi DPU Mellanox dan Kluster GPU

Global, [Tanggal] – Kemajuan Artificial Intelligence yang tak henti-hentinya mendorong infrastruktur komputasi hingga batasnya. Model AI modern, dengan miliaran parameter, membutuhkan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan untuk dilatih pada perangkat keras konvensional, yang menciptakan hambatan signifikan bagi inovasi dan time-to-market. Inti dari tantangan ini terletak pada komponen penting namun sering diabaikan: jaringan. Artikel ini mengeksplorasi solusi transformatif yang membebaskan, mempercepat, dan mengoptimalkan operasi yang berpusat pada data dengan mengintegrasikan Mellanox DPU (Data Processing Unit) dengan cluster GPU padat, menciptakan arsitektur holistik yang dirancang khusus untuk pelatihan AI yang dipercepat dan jaringan GPU.

Bidang AI sedang mengalami perubahan paradigma. Skala model seperti model bahasa besar (LLM) dan model dasar berkembang secara eksponensial, yang mengharuskan perpindahan dari pengaturan server tunggal ke cluster komputasi masif dan terdistribusi. Di lingkungan ini, ribuan GPU harus bekerja bersama, berkomunikasi terus-menerus untuk menyinkronkan data dan gradien. Efisiensi komunikasi ini, yang ditentukan oleh jaringan, menjadi penentu utama dari waktu pelatihan dan pemanfaatan sumber daya secara keseluruhan. Pendekatan tradisional menggunakan CPU server untuk mengelola protokol jaringan, penyimpanan, dan keamanan tidak lagi layak, karena mencuri siklus berharga dari tugas komputasi utama.

Organisasi yang menggunakan cluster GPU skala besar untuk pelatihan AI menghadapi beberapa tantangan yang saling terkait yang menghambat kinerja dan meningkatkan biaya:

• Beban CPU: CPU host menjadi hambatan, kewalahan oleh beban pemrosesan tumpukan komunikasi (misalnya, TCP/IP), driver penyimpanan, dan tugas virtualisasi, yang menyisakan lebih sedikit kapasitas untuk beban kerja AI yang sebenarnya.
• Komunikasi yang Tidak Efisien: Jaringan standar dapat memperkenalkan latensi dan jitter yang signifikan selama operasi all-reduce yang penting untuk menyinkronkan gradien di seluruh node dalam jaringan GPU. Hal ini menyebabkan GPU menganggur, menunggu data—fenomena yang dikenal sebagai "straggling."
• Aliran Data yang Tidak Memadai: Proses pelatihan adalah alur data. Jika data tidak dapat diumpankan dari penyimpanan ke GPU pada tingkat yang cukup, akselerator yang paling kuat akan kurang dimanfaatkan, yang membuang investasi modal.
• Beban Keamanan dan Multi-Penyewa yang Tidak Memadai: Menegakkan isolasi keamanan dan multi-penyewa di cluster bersama semakin membebani CPU, menambah kompleksitas dan penurunan kinerja.

Solusi untuk hambatan ini adalah membebaskan tugas yang berpusat pada infrastruktur dari CPU host ke perangkat keras khusus yang dirancang untuk tujuan itu: Mellanox DPU. DPU adalah prosesor revolusioner yang menggabungkan inti Arm yang kuat dengan antarmuka jaringan berkinerja tinggi dan mesin data yang dapat diprogram.

Ketika diintegrasikan ke dalam server GPU, Mellanox DPU menciptakan arsitektur terdisagregasi yang mengubah efisiensi cluster AI:

• Jaringan yang Dipercepat Perangkat Keras: DPU membebaskan seluruh tumpukan komunikasi dari host, menangani tugas-tugas penting dalam perangkat keras. Ini termasuk dukungan RoCE (RDMA over Converged Ethernet), yang memungkinkan GPU untuk secara langsung bertukar data melalui jaringan dengan latensi minimal dan tanpa keterlibatan CPU, yang secara fundamental mengoptimalkan jaringan GPU.
• Pembebasan Penyimpanan: DPU dapat secara langsung mengelola akses ke penyimpanan yang terpasang di jaringan, mengambil terlebih dahulu kumpulan data pelatihan dan memindahkannya langsung ke memori GPU, memastikan umpan data yang berkelanjutan dan berkecepatan tinggi untuk menjaga akselerator tetap jenuh sepenuhnya.
• Keamanan dan Isolasi yang Ditingkatkan: DPU menyediakan zona kepercayaan berbasis perangkat keras. Ia dapat menangani kebijakan keamanan, enkripsi, dan isolasi penyewa pada kecepatan saluran, membebaskan tugas-tugas ini dari host dan menyediakan lingkungan yang lebih aman tanpa mengorbankan kinerja.
• Manajemen yang Skala: DPU menyediakan platform yang konsisten untuk manajemen infrastruktur, yang memungkinkan penskalaan cluster yang mulus tanpa meningkatkan kompleksitas operasional.

Integrasi Mellanox DPU ke dalam cluster AI memberikan peningkatan dramatis dan terukur yang secara langsung berdampak pada laba bersih:

Era AI juga merupakan era komputasi yang berpusat pada data. Keberhasilan tidak lagi ditentukan oleh kepadatan komputasi saja tetapi oleh seberapa efisien data bergerak antara komputasi, penyimpanan, dan di seluruh jaringan. Mellanox DPU mengatasi kebutuhan ini secara langsung, menyediakan kecerdasan penting dalam jalur data untuk membuka potensi penuh dari setiap GPU dalam cluster. Dengan menghilangkan hambatan dalam jaringan GPU dan penyediaan data, ia membuka jalan bagi terobosan yang lebih cepat, biaya operasional yang lebih rendah, dan infrastruktur AI yang lebih berkelanjutan. Pendekatan terintegrasi ini dengan cepat menjadi standar baru bagi siapa saja yang serius tentang pelatihan AI