Análise da Arquitetura de Rede de Treinamento de Grandes Modelos de IA da Mellanox

Santa Clara, Califórnia.- À medida que os modelos de inteligência artificial crescem exponencialmente em tamanho e complexidade, as arquiteturas tradicionais de rede se tornaram o principal gargalo emTreinamento do modelo de IAeficiência. Nvidia'sMellanox InfinibandA tecnologia está abordando esse desafio de frente, fornecendo o alto desempenhoRede de GPUInfraestrutura necessária para treinar os modelos de fundação de amanhã sem restrições de comunicação.

A evolução de milhões para trilhões de parâmetros nos modelos de fundação mudou fundamentalmente os requisitos para a infraestrutura de treinamento. Onde a computação já foi o fator limitante, o enorme paralelo de hojeTreinamento do modelo de IAAs cargas de trabalho são restringidas pela capacidade de sincronizar gradientes e parâmetros em milhares de GPUs. As redes Ethernet padrão introduzem limitações significativas de latência e largura de banda que podem reduzir a eficiência geral do cluster para menos de 50% para trabalhos de treinamento em larga escala, tornando avançados avançadosRede de GPUsoluções não apenas benéficas, mas essenciais.

Mellanox InfinibandA tecnologia fornece várias vantagens críticas que a tornam ideal para ambientes de treinamento de IA em larga escala:

• Latência ultra baixa:Com a latência de ponta a ponta de menos de 600 nanossegundos, o Infiniband minimiza a sobrecarga de comunicação que atormenta o treinamento distribuído, garantindo que as GPUs gastem mais tempo computando e menos tempo esperando.
• Alta densidade de largura de banda:O NDR 400G Infiniband fornece 400 GB/s por largura de banda da porta, permitindo a troca de dados perfeita entre as GPUs e reduzindo os tempos de operação em todos os redes em até 70% em comparação com as alternativas Ethernet.
• Computação em rede:A tecnologia escalonável de agregação e protocolo de redução (Sharp) executa operações de agregação nos interruptores de rede, reduzindo drasticamente o volume de dados transferidos entre os nós e acelerando operações coletivas.
• Roteamento adaptativo:A seleção dinâmica do caminho garante a utilização ideal da largura de banda disponível e evita o congestionamento da rede, mantendo um desempenho consistente mesmo durante os períodos de pico de comunicação.

O diferencial de desempenho entre o InfiniBand e as tecnologias alternativas se torna cada vez mais significativo à medida que o tamanho do modelo e a escala de cluster aumentam. A tabela a seguir demonstra as métricas comparativas de desempenho para o treinamento de um modelo de parâmetros de 100 bilhões em um cluster de 512-GPU:

A superioridade deMellanox InfinibandparaTreinamento do modelo de IAé demonstrado por sua adoção na liderança de instituições de pesquisa e fornecedores de nuvem de IA. As principais empresas de tecnologia relataram alcançar mais de 90% de eficiência de escala ao treinar grandes modelos de idiomas em aglomerados superiores a 10.000 GPUs interconectados com a tecnologia Infiniband. Esse nível de desempenho permite que os pesquisadores item mais rapidamente e treinem modelos maiores do que o possível anteriormente, acelerando o ritmo da inovação da IA.

À medida que os modelos de IA continuam a crescer em tamanho e complexidade, a rede desempenhará um papel cada vez mais crítico na determinação da eficiência do treinamento.Mellanox InfinibandA tecnologia já está evoluindo para suportar 800g e além, garantindo que a infraestrutura de rede não se torne o fator limitante nos futuros avanços da IA. O apoio inerente à arquitetura à computação em rede também fornece um caminho para a descarga ainda mais sofisticada de operações coletivas no futuro.

Para organizações sérias sobre o avanço do estado da inteligência artificial, o investimento na infraestrutura de rede certa é tão importante quanto a seleção das GPUs certas. OMellanox InfinibandA arquitetura fornece o desempenho, a escalabilidade e a eficiência necessárias para maximizar o retorno dos investimentos em infraestrutura de IA e acelerar o tempo à descoberta para a próxima geração de avanços da IA.