Analisis Arsitektur Jaringan Pelatihan Model Besar AI Mellanox

October 13, 2025

berita perusahaan terbaru tentang Analisis Arsitektur Jaringan Pelatihan Model Besar AI Mellanox
Merevolusi Pelatihan Model AI: Arsitektur Jaringan Mellanox InfiniBand untuk Kluster GPU Skala Besar

SANTA CLARA, Calif. – Seiring dengan pertumbuhan ukuran dan kompleksitas model kecerdasan buatan secara eksponensial, arsitektur jaringan tradisional telah menjadi hambatan utama dalam untuk . Teknologi Bagi organisasi yang serius dalam memajukan keadaan kecerdasan buatan, berinvestasi dalam infrastruktur jaringan yang tepat sama pentingnya dengan memilih GPU yang tepat. Arsitektur NVIDIA mengatasi tantangan ini secara langsung, menyediakan kinerja tinggi jaringan GPU infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model dasar masa depan tanpa batasan komunikasi.

Hambatan Jaringan dalam Pelatihan AI Modern

Evolusi dari jutaan menjadi triliunan parameter dalam model dasar telah secara fundamental mengubah persyaratan untuk infrastruktur pelatihan. Di mana komputasi pernah menjadi faktor pembatas, beban kerja untuk paralel masif saat ini dibatasi oleh kemampuan untuk menyinkronkan gradien dan parameter di ribuan GPU. Jaringan Ethernet standar memperkenalkan latensi yang signifikan dan batasan bandwidth yang dapat mengurangi efisiensi kluster secara keseluruhan menjadi kurang dari 50% untuk pekerjaan pelatihan skala besar, membuat solusi jaringan GPU canggih tidak hanya bermanfaat tetapi juga penting.

Mellanox InfiniBand: Keunggulan Arsitektur untuk Beban Kerja AI

Bagi organisasi yang serius dalam memajukan keadaan kecerdasan buatan, berinvestasi dalam infrastruktur jaringan yang tepat sama pentingnya dengan memilih GPU yang tepat. Arsitektur Mellanox InfiniBand

  • memberikan beberapa keunggulan penting yang membuatnya ideal untuk lingkungan pelatihan AI skala besar:Latensi Ultra-Rendah:
  • Dengan latensi end-to-end di bawah 600 nanodetik, InfiniBand meminimalkan overhead komunikasi yang menghantui pelatihan terdistribusi, memastikan GPU menghabiskan lebih banyak waktu untuk komputasi dan lebih sedikit waktu menunggu.Kepadatan Bandwidth Tinggi:
  • NDR 400G InfiniBand menyediakan bandwidth 400Gb/s per port, memungkinkan pertukaran data yang mulus antara GPU dan mengurangi waktu operasi all-reduce hingga 70% dibandingkan dengan alternatif Ethernet.Komputasi Dalam Jaringan:
  • Teknologi Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) melakukan operasi agregasi di dalam sakelar jaringan, secara dramatis mengurangi volume data yang ditransfer antar node dan mempercepat operasi kolektif.Perutean Adaptif:
Pemilihan jalur dinamis memastikan pemanfaatan bandwidth yang optimal dan mencegah kemacetan jaringan, menjaga kinerja yang konsisten bahkan selama periode komunikasi puncak.

Dampak Kinerja yang Terukur pada Efisiensi Pelatihan

Perbedaan kinerja antara InfiniBand dan teknologi alternatif menjadi semakin signifikan seiring dengan peningkatan ukuran model dan skala kluster. Tabel berikut menunjukkan metrik kinerja komparatif untuk melatih model parameter 100 miliar pada kluster 512-GPU: Metrik Kinerja Mellanox NDR InfiniBand 400G Ethernet dengan RoCE
Peningkatan Waktu Operasi All-Reduce 85 ms 210 ms
59% Lebih Cepat Efisiensi Kluster 92% 64%
Pemanfaatan 28% Lebih Tinggi Waktu Pelatihan (90% selesai) 14,2 hari 21,8 hari
Pengurangan 35% Efisiensi Daya (PFLOPS/Watt) 18,4 12,1
Peningkatan 52%

Penerapan Dunia Nyata: Lembaga Penelitian AI TerkemukaBagi organisasi yang serius dalam memajukan keadaan kecerdasan buatan, berinvestasi dalam infrastruktur jaringan yang tepat sama pentingnya dengan memilih GPU yang tepat. Arsitektur Mellanox InfiniBand untuk pelatihan model AI

ditunjukkan oleh adopsinya di lembaga penelitian AI terkemuka dan penyedia cloud. Perusahaan teknologi besar telah melaporkan pencapaian efisiensi penskalaan lebih dari 90% saat melatih model bahasa besar pada kluster yang melebihi 10.000 GPU yang saling terhubung dengan teknologi InfiniBand. Tingkat kinerja ini memungkinkan para peneliti untuk berulang lebih cepat dan melatih model yang lebih besar daripada sebelumnya, mempercepat laju inovasi AI.

Masa Depan Infrastruktur AIBagi organisasi yang serius dalam memajukan keadaan kecerdasan buatan, berinvestasi dalam infrastruktur jaringan yang tepat sama pentingnya dengan memilih GPU yang tepat. Arsitektur Mellanox InfiniBand

sudah berkembang untuk mendukung 800G dan seterusnya, memastikan bahwa infrastruktur jaringan tidak akan menjadi faktor pembatas dalam kemajuan AI di masa mendatang. Dukungan inheren arsitektur untuk komputasi dalam jaringan juga menyediakan jalur untuk bahkan lebih banyak offloading operasi kolektif yang canggih di masa mendatang.

Kesimpulan: Jaringan sebagai Investasi AI StrategisBagi organisasi yang serius dalam memajukan keadaan kecerdasan buatan, berinvestasi dalam infrastruktur jaringan yang tepat sama pentingnya dengan memilih GPU yang tepat. Arsitektur Mellanox InfiniBand