AIトレーニング加速ソリューション: Mellanox DPU と GPU クラスタの統合

September 18, 2025

AIトレーニング加速ソリューション: Mellanox DPU と GPU クラスタの統合
AI トレーニング アクセレレーション: メラノックス DPU と GPU クラスター統合でパフォーマンスを解き放つ

[日付]人工知能の絶え間ない進歩は コンピューティングインフラストラクチャを限界まで押し上げています伝統的なハードウェアで訓練するには 数週間,あるいは数ヶ月もかかりますこの課題の核心には,重要な要素が多く見過ごされています.ネットワークです.この記事では 輸送のコストを削減する 変革の解決策についてデータ中心の操作を加速し,最適化します.メラノックス DPU(データ処理ユニット) 密集したGPUクラスターで,加速されたデータ処理に特化したホリスティックなアーキテクチャを作成人工知能の訓練そして上級者GPUネットワーク.

コンピューティング 密集型 AI の 新しい 時代

AIの分野はパラダイムシフトを遂げています.大型言語モデル (LLM) や基礎モデルのようなモデルの規模は 指数関数的に増加しています.単一のサーバーのセットアップから大規模な数千のGPUが協調して作業し データとグラデーションを同期するために常に通信しなければなりません この通信の効率はネットワークが指示するサーバーCPUをネットワーク,ストレージ,データ処理,およびデータ処理の管理に使用する従来のアプローチは,そしてセキュリティプロトコルはもはや実行可能ではありません主要な計算タスクから貴重なサイクルを盗むからです

分散されたAI訓練における重要なボトルネック

広範囲にわたるGPUクラスタを導入する組織人工知能の訓練業績を阻害しコストを増加させるいくつかの相互に関連した課題に直面しています.

  • CPUオーバーヘッド:ホストCPUはボトルネックになり,処理通信スタック (TCP/IPなど),ストレージドライバ,仮想化タスクのオーバーヘッドに圧倒される.実際の人工知能の作業負荷に容量が少ない.
  • コミュニケーション の 不効率:標準的なネットワークは,ノード間でのグラデーションを同期するために重要なすべての削減操作中に,重要な遅延とジッターを導入することができます.GPUネットワークこの現象は"ストラグリング"と呼ばれる現象です.
  • データの流れが不十分訓練プロセスはデータパイプラインです.データが十分な速度でストレージからGPUに供給できない場合,最も強力な加速器は不足して,資本投資を無駄にします.
  • セキュリティ・マルチ・レンタル・オーバーヘッド共有クラスターでセキュリティ・アイソレーションとマルチテナンスを強制することは,CPUをさらに負担し,複雑性とパフォーマンス低下を増加させる.
メラノックス DPU で 負荷 を 減らし,加速 し,最適化 する

このボトルネックへの解決策は,ホストCPUからインフラストラクチャを中心としたタスクを,その目的のために設計された専用ハードウェアにオフロードすることです.メラノックス DPUDPUは強力なArmコアと高性能ネットワークインターフェースとプログラム可能なデータエンジンを組み合わせた革命的なプロセッサです

GPU サーバに統合すると,メラノックス DPUAIクラスタの効率を変化させる 分別されたアーキテクチャを作成します

  • ハードウェア加速ネットワーク:DPUはホストから通信スタック全体をオフロードし,ハードウェアで重要なタスクを処理する.これはRoCE (RDMA over Converged Ethernet) サポートを含む.GPUがネットワーク上でデータを直接交換できるようにし,最小のレイテンシーとCPUの関与をゼロにする.基本的には最適化GPUネットワーク.
  • ストレージオフロード:DPUはネットワークに接続されたストレージへのアクセスを直接管理し,訓練データセットを事前に取得し,GPUメモリに直接移動できます加速器の完全飽和状態を維持するために,継続的で高速なデータ供給を確保する..
  • 強化されたセキュリティと隔離:セキュリティポリシー,暗号化,レンタ隔離を ラインレートで処理できますこのタスクをホストからオフロードし,パフォーマンスを犠牲にせずにより安全な環境を提供します..
  • スケーラブルな管理DPUはインフラ管理のための一貫したプラットフォームを提供し,運用の複雑さを増すことなくクラスタのシームレスなスケーリングを可能にします.
定量化できる結果: 業績,効率,収益率

統合するメラノックス DPU直接的な影響を与える 劇的で測定可能な改善をもたらします

メトリック 改善 影響
GPU の利用 30%まで増加 既存のハードウェア資産から より生産的なサイクルを
作業の完了時間 20~40%削減しました 研究者やデータサイエンティストにとって 繰り返しのサイクルが速くなります
ネットワーク用のCPUオーバーヘッド 80%まで削減 AIタスクや統合のためにホストCPUコアを解放します
システム効率 (TFLOPS/Watt) 明らかに高い 総所有コスト (TCO) を低減し,エネルギー効率を向上させる.
結論:AIのアーキテクチャを再定義する

AIの時代はデータ中心のコンピューティングの時代でもあります 成功はもはや コンピューティングの密度だけでは決まらず コンピューティング,ストレージ,ネットワークの間でデータがいかに効率的に移動するかによって決まりますについてメラノックス DPUクラスタ内のすべてのGPUの潜在能力を完全に解き放つために,データパスに必要不可欠なインテリジェンスを提供することで,このニーズを正面から解決します.GPUネットワークより高速な発見や 低コストの運用 そしてより持続可能なAIインフラストラクチャの 実現を可能にしますこの統合的アプローチは,大規模にAIの訓練