Analisis Arsitektur Jaringan Mellanox untuk Mendukung Pelatihan Model Besar AI
September 20, 2025
Ringkasan:Karena permintaan komputasi kecerdasan buatan meledak, jaringan telah menjadi kemacetan kritis.Jaringan GPUteknologi arsitektur kinerja tinggi, low-latency kain penting untuk efisien dan skalabelPelatihan model AIdari model bahasa besar dan jaringan saraf kompleks lainnya.
Paradigma dariPelatihan model AItelah bergeser dari setup server tunggal untuk komputasi secara paralel besar-besaran di ribuan GPU.waktu yang dihabiskan untuk mentransfer data antara GPU sering dapat melebihi waktu yang dihabiskan untuk perhitungan yang sebenarnyaAnalisis industri menunjukkan bahwa untuk cluster berskala besar, kemacetan jaringan dapat menyebabkan tingkat pemanfaatan GPU jatuh di bawah 50%,yang merupakan pemborosan sumber daya komputasi dan investasi modal yang signifikanEfektif.Jaringan GPUtidak lagi kemewahan; itu adalah landasan dasar untuk mencapai kinerja tinggi dan pengembalian investasi.
Mellanox (sekarang bagian dari NVIDIA) teknologi InfiniBand dirancang dari bawah ke atas untuk memenuhi persyaratan ketat dari komputasi berkinerja tinggi dan AI.Arsitekturnya memberikan beberapa keuntungan utama dibandingkan Ethernet tradisional untuk menghubungkan GPU:
- Ultra-Low Latency:Latensi end-to-end kurang dari 600 nanodetik, secara drastis mengurangi waktu tunggu komunikasi antara node.
- Bandwidth tinggi:Mendukung kecepatan 200Gb/s (HDR) dan 400Gb/s (NDR) per port, memastikan aliran data ke GPU tanpa gangguan.
- Remote Direct Memory Access (RDMA):Memungkinkan GPU di server yang berbeda untuk membaca dan menulis ke memori satu sama lain secara langsung, melewati CPU dan kernel sistem operasi.
Di luar kecepatan mentah,Mellanox InfiniBandmenggabungkan teknologi canggih yang penting untuk skala besarPelatihan model AIpekerjaan.
SHARP adalah teknologi komputasi dalam jaringan yang revolusioner. Alih-alih mengirim semua data kembali ke node komputasi untuk agregasi (misalnya, dalam semua operasi mengurangi yang umum dalam pelatihan), SHARP dapat digunakan untuk mengidentifikasi data yang telah dihapus.SHARP melakukan operasi agregasi di dalam switch jaringan sendiriHal ini secara dramatis mengurangi volume data yang melintasi jaringan dan mengurangi waktu komunikasi kolektif hingga 50%, secara langsung mempercepat jadwal pelatihan.
Fabrik InfiniBand menggunakan routing adaptif untuk mendistribusikan lalu lintas secara dinamis di berbagai jalur, mencegah hotspot dan kemacetan link.ini memastikan pengiriman data yang dapat diprediksi dan efisien bahkan dalam pola komunikasi yang tidak seragam yang khas dari beban kerja AI.
Manfaat dari kain InfiniBand diterjemahkan langsung ke hasil akhir untuk proyek AI.Tabel berikut menggambarkan peningkatan kinerja khas yang diamati di lingkungan pelatihan skala besar:
| Metrik | Ethernet Tradisional | Mellanox InfiniBand HDR | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| All-Reduce Latency (256 node) | ~850 μs | ~ 220 μs | ~74% |
| Penggunaan GPU (Rata-rata) | 40-60% | 85-95% | ~ 40% + |
| Time to Train (model era ke-100) | 7 hari | ~ 4,2 hari | 40% |
Untuk perusahaan dan lembaga penelitian yang serius untuk mendorong batas-batas AI, berinvestasi dalam jaringan berkinerja tinggi sama pentingnya dengan berinvestasi dalam GPU yang kuat.Mellanox InfiniBandmenyediakan arsitektur teruji dan dapat diskalakan yang menghilangkan kemacetan jaringan, memaksimalkan investasi GPU, dan secara signifikan memperpendek siklus pengembangan untuk model AI baru.Dengan memungkinkan iterasi yang lebih cepat dan percobaan yang lebih kompleks, memberikan keunggulan kompetitif yang nyata dalam perlombaan untuk inovasi AI.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Mellanox InfiniBandJaringan GPUsolusi dapat mengoptimalkanPelatihan model AIinfrastruktur, kami merekomendasikan berkonsultasi dengan mitra jaringan NVIDIA bersertifikat.Minta revisi arsitektur yang dipersonalisasi untuk memodelkan kinerja dan efisiensi keuntungan beban kerja spesifik Anda bisa mencapai.