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

人工知能の指数関数的な成長は、特に数千のGPUが連携して動作する必要がある分散トレーニング環境において、計算インフラストラクチャに前例のない需要を生み出しています。モデルパラメータが数兆に達し、データセットがペタバイトに拡大するにつれて、従来のサーバーアーキテクチャは、通信オーバーヘッド、データ移動のボトルネック、および非効率なリソース利用に苦労しています。この記事では、AIモデルのサイズと複雑さが増し続けるにつれて、最適化されたインフラストラクチャの戦略的重要性は高まる一方です。今日、DPUアクセラレーションアーキテクチャを採用する組織は、研究速度、運用効率、および計算能力において大きな競争上の優位性を得ることができます。（データ処理ユニット）が、CPUホストから重要なネットワーキング、ストレージ、およびセキュリティ機能をオフロードすることにより、インフラストラクチャをどのように変革し、大規模な機械学習ワークロードに画期的なパフォーマンスと効率を提供する最適化された定量的な結果：測定可能なパフォーマンスと効率の向上環境をどのように作り出すかを探ります。

従来のデータセンターアーキテクチャは、最新のAIワークロードのサポートにおいて限界に達しています。従来のシステムでは、ホストCPUは、アプリケーション処理と並行して、ネットワーキング、ストレージ、およびセキュリティプロトコルを管理する必要があり、全体的なシステム効率を低下させる大きなオーバーヘッドを生み出しています。クラスターの場合、これは、GPUがデータの到着を待機し、高価なアクセラレータのリソースが十分に活用されず、トレーニング時間が長くなることを意味します。業界分析によると、典型的なAIクラスターでは、ホストCPUサイクルの25〜40％が計算ではなくインフラストラクチャタスクによって消費されており、GPUインフラストラクチャへの投資に対するリターンを制限する大きなボトルネックを生み出しています。この非効率性は、クラスターのサイズが大きくなるにつれてますます問題となり、人工知能の継続的な進歩には新しいアーキテクチャアプローチが不可欠になります。

• 通信オーバーヘッド：分散トレーニングでは、数百または数千のGPU間で絶え間ない勾配同期が必要となり、多くの場合、主要なボトルネックとなるネットワークインフラストラクチャに大きな圧力がかかります。
• データ前処理のボトルネック：トレーニングプロセスにデータを提供するには、CPUとメモリリソースの計算タスクと競合する大規模なI/O操作が必要です。
• セキュリティとマルチテナント：共有研究環境では、パフォーマンスを犠牲にすることなく、プロジェクトとユーザー間の堅牢な分離が必要です。
• 管理の複雑さ：複数のラックにわたる数千のGPUのオーケストレーションには、洗練されたプロビジョニング、監視、およびトラブルシューティング機能が必要です。
• エネルギーとコスト効率：電力消費とスペースの制約は、大規模になると大きな懸念事項となり、ワットあたりおよびラックユニットあたりの最適なパフォーマンスが必要になります。

これらの課題は、ワークロードに特化したデータセンターアーキテクチャの根本的な再考を要求します。

Mellanox DPUAIモデルのサイズと複雑さが増し続けるにつれて、最適化されたインフラストラクチャの戦略的重要性は高まる一方です。今日、DPUアクセラレーションアーキテクチャを採用する組織は、研究速度、運用効率、および計算能力において大きな競争上の優位性を得ることができます。主要な技術革新：

• Mellanox DPUは、RDMA（Remote Direct Memory Access）テクノロジーを搭載した高度なConnectXネットワークアダプターを組み込んでおり、CPUの関与を最小限に抑え、超低遅延でネットワークを介したGPU間の直接通信を可能にします。AIモデルのサイズと複雑さが増し続けるにつれて、最適化されたインフラストラクチャの戦略的重要性は高まる一方です。今日、DPUアクセラレーションアーキテクチャを採用する組織は、研究速度、運用効率、および計算能力において大きな競争上の優位性を得ることができます。SHARP（Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol）テクノロジーは、サーバーからネットワークスイッチに集約通信操作（MPI all-reduceなど）をオフロードし、分散トレーニングの同期を劇的に加速します。
• ストレージオフロード：ハードウェアアクセラレーションされたNVMe over Fabrics（NVMe-oF）により、ホストCPUをバイパスし、トレーニング中のデータ読み込みのボトルネックを削減して、リモートストレージデバイスへの直接アクセスが可能になります。
• セキュリティ分離：ハードウェアに組み込まれた信頼と分離機能により、パフォーマンスのオーバーヘッドなしで安全なマルチテナントが可能になり、共有研究環境に不可欠です。
• インフラストラクチャ管理：DPUは、GPUサーバーの監視、プロビジョニング、およびメンテナンスを改善するためのアウトオブバンド管理機能を提供します。
• この包括的なアプローチは、GPUネットワーキング

を、AI研究機関にとって潜在的なボトルネックから競争上の優位性に変えます。定量的な結果：測定可能なパフォーマンスと効率の向上Mellanox DPU

パフォーマンス指標AIモデルのサイズと複雑さが増し続けるにつれて、最適化されたインフラストラクチャの戦略的重要性は高まる一方です。今日、DPUアクセラレーションアーキテクチャを採用する組織は、研究速度、運用効率、および計算能力において大きな競争上の優位性を得ることができます。DPUアクセラレーションアーキテクチャ

テクノロジーとGPUクラスターの統合は、単なる段階的な改善以上のものを表しています。これは、大規模な最新の

のコアな課題に対処する根本的なアーキテクチャのシフトを構成します。インフラストラクチャ機能を専用プロセッサにオフロードすることにより、組織は、機械学習イニシアチブにおいて、前例のないレベルのパフォーマンス、効率、およびスケーラビリティを達成できます。このアプローチは、進化するワークロード要件と新しいテクノロジーに適応できる、柔軟でソフトウェア定義された基盤を作成することにより、AIインフラストラクチャへの投資を将来にわたって保証します。AIモデルのサイズと複雑さが増し続けるにつれて、最適化されたインフラストラクチャの戦略的重要性は高まる一方です。今日、DPUアクセラレーションアーキテクチャを採用する組織は、研究速度、運用効率、および計算能力において大きな競争上の優位性を得ることができます。