Kemacetan Jaringan dalam Kluster Pelatihan AI: Solusi yang Disediakan oleh Mellanox

September 23, 2025

berita perusahaan terbaru tentang Kemacetan Jaringan dalam Kluster Pelatihan AI: Solusi yang Disediakan oleh Mellanox
Membuka Potensi AI: Mellanox Mengatasi Kemacetan Jaringan dalam Kluster GPU Skala Besar

Siaran Pers:Seiring model Kecerdasan Buatan berkembang pesat dalam kompleksitas, permintaan akan komputasi berkinerja tinggi dan terukur tidak pernah sebesar ini. Komponen penting namun sering diabaikan adalah infrastruktur jaringan AI yang menghubungkan ribuan GPU. Mellanox, pelopor dalam solusi interkoneksi berkinerja tinggi, mengatasi tantangan ini dengan teknologi interkoneksi latensi rendah mutakhirnya, yang dirancang untuk menghilangkan kemacetan dan memaksimalkan efisiensi setiap kluster GPU.

Tantangan yang Berkembang dari Kemacetan Jaringan AI

Pelatihan AI modern, terutama untuk Model Bahasa Besar (LLM) dan visi komputer, bergantung pada pemrosesan paralel di seluruh jajaran GPU yang luas. Analisis industri menunjukkan bahwa dalam kluster 1024-GPU, kemacetan terkait jaringan dapat menyebabkan pemanfaatan GPU anjlok dari potensi 95% menjadi di bawah 40%. Ketidakefisienan ini secara langsung diterjemahkan ke dalam waktu pelatihan yang diperpanjang, peningkatan konsumsi daya, dan biaya operasional yang jauh lebih tinggi, menjadikan jaringan AI yang dioptimalkan bukan hanya sebuah keuntungan tetapi juga sebuah kebutuhan.

Solusi Jaringan AI End-to-End Mellanox

Pendekatan Mellanox bersifat holistik, menyediakan tumpukan infrastruktur lengkap yang direkayasa untuk beban kerja AI. Inti dari solusi ini adalah keluarga sakelar Ethernet Spectrum dan seri ConnectX dari Kartu Antarmuka Jaringan Cerdas (NIC). Komponen-komponen ini dirancang khusus untuk bekerja bersama, menciptakan saluran data tanpa gesekan antara server.

Pembeda teknologi utama meliputi:

  • Komputasi Dalam Jaringan: Membebaskan tugas pemrosesan data dari CPU ke NIC, secara drastis mengurangi latensi.
  • Perutean Adaptif & RoCE: Memastikan pemilihan jalur data yang optimal dan memanfaatkan RDMA melalui Converged Ethernet (RoCE) untuk komunikasi interkoneksi latensi rendah yang efisien.
  • Fabric Hierarkis yang Terukur: Mendukung arsitektur Clos (leaf-spine) non-blocking yang dapat diskalakan hingga puluhan ribu port tanpa penurunan kinerja.
Peningkatan Kinerja yang Terukur untuk Beban Kerja AI

Khasiat solusi Mellanox terbukti dalam penerapan dunia nyata. Tabel berikut mengilustrasikan perbandingan kinerja antara jaringan TCP/IP standar dan fabric berkemampuan Mellanox RoCE di lingkungan pelatihan AI skala besar.

Metrik Fabric TCP/IP Standar Fabric Mellanox RoCE Peningkatan
Waktu Penyelesaian Pekerjaan (1024 GPU) 48 jam 29 jam ~40% Lebih Cepat
Pemanfaatan GPU Rata-Rata 45% 90% 2x Lebih Tinggi
Latensi Antar-node > 100 µs < 1.5 µs ~99% Lebih Rendah
Kesimpulan dan Nilai Strategis

Bagi perusahaan dan lembaga penelitian yang menginvestasikan jutaan dalam sumber daya komputasi GPU, jaringan adalah sistem saraf pusat yang menentukan ROI keseluruhan. Solusi jaringan AI Mellanox menyediakan interkoneksi latensi rendah penting yang diperlukan untuk memastikan bahwa kluster GPU multi-node beroperasi sebagai superkomputer tunggal yang kohesif. Hal ini diterjemahkan ke dalam waktu yang lebih cepat untuk mendapatkan wawasan, mengurangi total biaya kepemilikan (TCO), dan kemampuan untuk mengatasi tantangan AI yang lebih ambisius.