Analisis Arsitektur Jaringan Mellanox Mendukung Pelatihan Model Besar AI
October 5, 2025
Tanggal:18 November 2023
Karena model kecerdasan buatan tumbuh secara eksponensial dalam ukuran dan kompleksitas, jaringan jaringan yang menghubungkan ribuan GPU telah menjadi penentu penting dari efisiensi pelatihan.Mellanox InfiniBandteknologi telah muncul sebagai tulang punggung dasar untuk modern AI supercomputing cluster, secara khusus dirancang untuk mengatasi kemacetan komunikasi yang menimpa skala besarPelatihan model AIArtikel ini mendekonstruksi inovasi arsitektur yang membuat InfiniBand standar de facto untuk mempercepat beban kerja AI yang paling menuntut di dunia.
ModernPelatihan model AI, seperti untuk Large Language Models (LLM), bergantung pada strategi data paralel di mana parameter model disinkronkan di ribuan GPU setelah memproses setiap mini-batch data.Waktu yang dihabiskan dalam fase sinkronisasi ini, yang dikenal sebagai semua-mengurangi, adalah murni overhead.Jaringan GPU, overhead komunikasi ini dapat mengkonsumsi lebih dari 50% dari total siklus pelatihan, secara drastis mengurangi penggunaan GPU secara keseluruhan dan memperpanjang waktu untuk melihat dari minggu ke bulan.Jaringan tidak lagi hanya pipa data; merupakan komponen komputasi inti.
Mellanox InfiniBandmengatasi kemacetan ini secara langsung dengan serangkaian mesin akselerasi berbasis perangkat keras yang mengubah jaringan dari peserta pasif menjadi aset komputasi aktif.
- SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol):Teknologi revolusioner ini melakukan operasi agregasi (misalnya, jumlah, rata-rata) langsung di dalam switch InfiniBand.SHARP mengurangi data dalam jaringan, secara drastis mengurangi volume data yang ditransfer dan waktu yang dibutuhkan untuk sinkronisasi.
- Adaptive Routing and Congestion Control:Kemampuan routing dinamis InfiniBand secara otomatis mengarahkan lalu lintas di sekitar hotspot padat,Memastikan penggunaan jaringan yang seragam dan mencegah setiap tautan tunggal menjadi kemacetan selama fase komunikasi semua-ke-semua yang intens.
- Ultra-Low Latency dan Bandwidth Tinggi:Dengan latensi end-to-end di bawah 600 nanodetik dan dukungan untuk 400 Gb / s dan lebih,Mellanox InfiniBandmemberikan kecepatan mentah yang diperlukan untuk pertukaran parameter hampir real-time antara GPU.
Keuntungan arsitektur InfiniBand diterjemahkan langsung ke dalam hasil bisnis dan penelitian yang unggul untuk perusahaan yang menjalankan beban kerja AI berskala besar.
| Metrik | Kain Ethernet Standar | Kain Mellanox InfiniBand | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| Penggunaan GPU (dalam pelatihan skala besar) | 40-60% | 90-95% | >50% peningkatan |
| Waktu untuk Melatih Model (misalnya, LLM parameter 1B) | 30 hari | 18 hari | Pengurangan 40% |
| Bandwidth Efektif untuk All-Reduce | ~120 Gb/s | ~380 Gb/s | 3 kali lebih tinggi pemanfaatan |
| Konsumsi energi per pekerjaan pelatihan | 1.0x (Basis) | ~0,7x | Pengurangan 30% |
Metrik ini menunjukkan bahwa optimalisasiJaringan GPUStrategi ini bukan kemewahan tetapi suatu kebutuhan untuk mencapai ROI yang layak pada investasi cluster AI multi-juta dolar.
Era desain pusat data tujuan umum akan berakhir untuk penelitian AI.Pelatihan model AImembutuhkan pendekatan yang dirancang bersama di mana daya komputasi GPU disesuaikan dengan jaringan cerdas dan dipercepat dariMellanox InfiniBandDengan meminimalkan overhead komunikasi dan memaksimalkan pemanfaatan GPU, arsitektur InfiniBand adalah kunci untuk membuka inovasi yang lebih cepat, mengurangi biaya pelatihan,dan mencapai skala sebelumnya tidak mungkin dari AIIni adalah dasar yang sangat penting untuk generasi berikutnya dari terobosan AI.