Solusi Percepatan Pelatihan AI: Integrasi DPU Mellanox dan Kluster GPU
September 28, 2025
Seiring model kecerdasan buatan tumbuh secara eksponensial dalam ukuran dan kompleksitas, arsitektur pusat data tradisional mencapai batasnya. Permintaan yang tak pernah puas akan daya komputasi dalam pelatihan AI telah membuat berkinerja tinggi. yang efisien bukan hanya sebuah optimasi tetapi juga persyaratan mendasar. Ringkasan solusi ini mengeksplorasi bagaimana integrasi strategis mewakili pergeseran arsitektur fundamental, menciptakan bidang infrastruktur khusus dan dipercepat yang memungkinkan kluster GPU untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini adalah komponen penting bagi organisasi mana pun yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam penelitian dan pengembangan AI. (Unit Pemrosesan Data) dalam kluster GPU mengatasi hambatan kritis, membebaskan beban CPU host, dan membuka tingkat skalabilitas dan efisiensi baru untuk beban kerja AI skala besar.
Era model triliun-parameter telah dengan kuat menetapkan kluster GPU sebagai mesin AI modern. Namun, saat kluster berskala hingga ribuan GPU, masalah baru muncul: CPU server host menjadi kewalahan dengan pergerakan data, penjadwalan, dan tugas komunikasi. Beban berlebih ini, yang mencakup jaringan, I/O penyimpanan, dan protokol keamanan, dapat menghabiskan lebih dari 30% siklus CPU server—siklus yang sangat dibutuhkan untuk proses pelatihan AI yang sebenarnya. Ketidakefisienan ini secara langsung meningkatkan waktu pelatihan dan total biaya kepemilikan (TCO).
Hambatan utama dalam pelatihan AI skala besar bukan lagi hanya FLOPS mentah; itu adalah ketidakefisienan sistemik dalam alur data. Tantangan utama meliputi:
- CPU Starvation: CPU host terbebani oleh pengelolaan tumpukan jaringan (TCP/IP), driver penyimpanan, dan virtualisasi, menyisakan lebih sedikit sumber daya untuk kerangka kerja AI.
- Hambatan I/O: Memindahkan kumpulan data yang sangat besar dari penyimpanan ke memori GPU menciptakan kemacetan pada bus PCIe dan jaringan, yang menyebabkan waktu GPU menganggur.
- Beban Keamanan: Dalam lingkungan multi-penyewa, menerapkan enkripsi dan kebijakan keamanan semakin membebani CPU host.
- Tidak efisien berkinerja tinggi.: Operasi komunikasi kolektif (seperti All-Reduce) ditangani dalam perangkat lunak, menciptakan latensi dan jitter yang memperlambat pelatihan yang disinkronkan.
Tantangan-tantangan ini menciptakan skenario di mana GPU yang mahal dibiarkan menunggu data, secara drastis mengurangi pemanfaatan dan ROI infrastruktur AI secara keseluruhan.
Mellanox DPU mewakili pergeseran arsitektur fundamental, menciptakan bidang infrastruktur khusus dan dipercepat yang memungkinkan kluster GPU untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini adalah komponen penting bagi organisasi mana pun yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam penelitian dan pengembangan AI.Bagaimana Mellanox DPU Mengubah Kluster AI:
- Mellanox DPU mewakili pergeseran arsitektur fundamental, menciptakan bidang infrastruktur khusus dan dipercepat yang memungkinkan kluster GPU untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini adalah komponen penting bagi organisasi mana pun yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam penelitian dan pengembangan AI.Komunikasi yang Dipercepat:
- DPU menampilkan Remote Direct Memory Access (RDMA) yang dibebaskan perangkat keras, yang memungkinkan GPU untuk secara langsung mengakses memori GPU lain di seluruh jaringan dengan latensi yang sangat rendah, landasan dari jaringan GPU berkinerja tinggi.Skalabilitas yang Ditingkatkan:
- Dengan CPU host yang dibebaskan dari tugas infrastruktur, penskalaan kluster tidak mengarah pada peningkatan linier dalam beban CPU. Hal ini memungkinkan penskalaan yang lebih efisien dan dapat diprediksi ke jumlah node yang sangat besar.Keamanan Zero-Trust:
- DPU memungkinkan model keamanan "zero-trust" dengan menyediakan root-of-trust yang terisolasi perangkat keras, manajemen kunci, dan kemampuan untuk menjalankan aplikasi keamanan di lingkungan yang terisolasi pada DPU itu sendiri, terpisah dari host.Hasil yang Terukur: Kinerja, Efisiensi, dan Keuntungan TCO
Mellanox DPU mewakili pergeseran arsitektur fundamental, menciptakan bidang infrastruktur khusus dan dipercepat yang memungkinkan kluster GPU untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini adalah komponen penting bagi organisasi mana pun yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam penelitian dan pengembangan AI.Metrik
| Server Tradisional (Berpusat pada CPU) | Server dengan Mellanox DPU | Peningkatan | Inti CPU yang Tersedia untuk AI |
|---|---|---|---|
| ~70% | >95% | ~36% Peningkatan | Latensi All-Reduce (256 GPU) |
| ~500 µs | ~180 µs | Pengurangan 64% | Throughput I/O Penyimpanan |
| ~12 GB/s | ~40 GB/s | Peningkatan 233% | Total Waktu Pelatihan (BERT-Large) |
| ~60 Jam | ~42 Jam | Pengurangan 30% | Peningkatan kinerja ini secara langsung diterjemahkan ke dalam nilai bisnis: waktu yang lebih cepat untuk model, biaya cloud/komputasi yang lebih rendah, dan kemampuan untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks dalam jejak infrastruktur yang sama. |
Kesimpulan: Membangun Masa Depan Infrastruktur AI
Mellanox DPU mewakili pergeseran arsitektur fundamental, menciptakan bidang infrastruktur khusus dan dipercepat yang memungkinkan kluster GPU untuk mencapai tingkat kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini adalah komponen penting bagi organisasi mana pun yang ingin mempertahankan keunggulan kompetitif dalam penelitian dan pengembangan AI.