AIの潜在力を解き放つ: メラノックスは大規模なGPUクラスターにおけるネットワークのボトルネックを克服する方法

高性能のチャージをリードするAIネットワークメラノックス・テクノロジーズ (Mellanox Technologies) は NVIDIAの一部ですデータのボトルネックを取り除き,次世代のAIトレーニングクラスターで計算効率を最大化するために設計されたエンドツーエンドのInfiniBandとEthernetソリューションを公開.メラノックスは超高帯域幅で この重要な課題を正面から解決しています低遅延の相互接続データを待たずに GPUが残されないようにします

人工知能訓練の成長の苦痛:ボトルネックとしてのネットワーク

広範囲に広がるGPUクラスター業界データによると,このようなクラスターでは,トレーニング時間の30%以上がGPU間の通信と同期に費やされる可能性があります.計算自体ではなくこの非効率性は,訓練時間が長くなり,運用コストが高くなり (電力消費など) 革新サイクルが遅くなる.ネットワークの構造が 主な原因ですパラレル訓練アルゴリズムが要求する膨大なデータ流量に 追いつけないのです

メラノックス の 解決策: 人工知能 を 用いる 織物

Mellanoxのアプローチは,ネットワークを単なる結合組織としてではなく, コンピューティングアーキテクチャの戦略的で知的なコンポーネントとして扱うことです.

• 超低レイテンシー通信の遅延をマイクロ秒に縮小し,GPUクラスター.
• 超高帯域幅:ポートあたり最大400Gb/s (さらに) を提供し,ノード間の大量データ流を混雑なく処理する.
• 先進的なネットワークコンピューティング:GPUからネットワークスイッチへの集合操作 (例えば SHARP技術) のオフロード,コアコンピューティングタスクのための貴重な GPU サイクルを解放する.

実用的な展開における測定可能なパフォーマンス向上

メラノックスの有効性AIネットワーク生産環境で実証された技術です以下の表は,Mellanox InfiniBandへのネットワークファブリックアップグレード前後の大規模な言語モデルトレーニングクラスターで観察されたパフォーマンスメトリックを要約しています.

結論と戦略的価値

AIインフラに何百万ドルも投資する企業や研究機関にとって ネットワークはもはや後世のものではありえない.高額なGPUコンピューティングリソースの最大投資収益を保証するパフォーマンス定義層. 特別に設計された低遅延の相互接続組織はAIモデルの 解決までの時間を大幅に加速し 保有コストを削減し さらに複雑なAI課題に取り組むための道を 開くことができます

AI インフラストラクチャを最適化する次のステップを

パーソナライズされたアーキテクチャの評価のために今日私達に連絡して,私たちのエンドツーエンドの方法を見つけるAIネットワーククラスターのパフォーマンスと効率を 変えることができます