Gargalos de rede nos aglomerados de formação em IA: soluções fornecidas pela Mellanox
September 23, 2025
Comunicado de imprensa:À medida que os modelos de Inteligência Artificial crescem exponencialmente em complexidade, a demanda por computação de alto desempenho e escalável nunca foi maior.Um componente crítico mas muitas vezes negligenciado é o subjacenteRede de IAMellanox, pioneira em soluções de interconexão de alto desempenho, está a enfrentar este desafio com a sua tecnologia de ponta.Interconexão de baixa latênciaA tecnologia, concebida para eliminar os gargalos e maximizar a eficácia de todos osCluster de GPU.
O treinamento moderno de IA, especialmente para modelos de linguagem grande (LLM) e visão por computador, depende do processamento paralelo em vastas matrias de GPUs.Os gargalos relacionados à rede podem fazer com que a utilização da GPU caia de um potencial de 95% para menos de 40%Esta ineficiência traduz-se directamente em tempos de formação mais longos, aumento do consumo de energia e custos operacionais significativamente mais elevados, tornando oRede de IANão apenas uma vantagem, mas uma necessidade.
A abordagem da Mellanox é holística, fornecendo uma pilha de infraestrutura completa projetada para cargas de trabalho de IA.O núcleo desta solução é a família Spectrum de switches Ethernet e a série ConnectX de Smart Network Interface Cards (NIC)Estes componentes são especificamente concebidos para trabalhar em uníssono, criando um fluxo de dados sem atrito entre os servidores.
Os principais diferenciais tecnológicos incluem:
- Computação em rede:Descarrega tarefas de processamento de dados da CPU para o NIC, reduzindo drasticamente a latência.
- Roteamento adaptativo e RoCE:Assegura a seleção ideal do caminho de dados e aproveita o RDMA sobre a Ethernet Convergente (RoCE) para eficiência,Interconexão de baixa latênciaComunicação.
- Tecido hierárquico escalável:Suporta arquiteturas Clos (leaf-spine) não bloqueadoras que podem escalar para dezenas de milhares de portas sem degradação do desempenho.
A eficácia da solução Mellanox está comprovada em aplicações do mundo real.A tabela a seguir ilustra uma comparação de desempenho entre uma rede TCP/IP padrão e um tecido habilitado para Mellanox RoCE em um ambiente de treinamento de IA em grande escala.
| Métrica | Tecido TCP/IP padrão | Tecido Mellanox RoCE | Melhoria |
|---|---|---|---|
| Tempo de conclusão do trabalho (1024 GPUs) | 48 horas | 29 horas | ~ 40% mais rápido |
| Utilização média da GPU | 45% | 90% | 2 vezes mais elevado |
| Latência entre nós | > 100 μs | < 1,5 μs | ~99% Baixo |
Para empresas e instituições de investigação que investem milhões em recursos computacionais GPU, a rede é o sistema nervoso central que determina o ROI global.Rede de IAsoluções fornecem oInterconexão de baixa latêncianecessários para garantir que um multi-nodoCluster de GPUO sistema opera como um supercomputador único e coeso, o que se traduz em um tempo de acesso mais rápido, um custo total de propriedade (TCO) reduzido e a capacidade de enfrentar desafios de IA mais ambiciosos.