AIトレーニングクラスターネットワークのボトルネック：Mellanoxのソリューション
October 1, 2025
産業分析:人工知能モデルが 複雑性が急増するにつれて ネットワークインフラストラクチャは 大規模なトレーニングクラスターにおける 重要なボトルネックとして出現していますAIネットワーク数千台のGPUを効率的に同期させるのに 史上最先端の帯域幅と マイクロ秒間の遅延を 要求していますこの記事では,Mellanox の InfiniBand と Ethernet ソリューションが,低遅延の相互接続コミュニケーションのコストをなくし,大規模な生産性を最大化するために必要な技術GPUクラスター配備について
膨大なパラメータを持つモデルへの移行は AIのトレーニングを コンピューティングに縛られた問題から コミュニケーションに縛られた問題へと変えましたGPUクラスター分散型トレーニングの際のノード間通信に費やされる時間は 全体のサイクル時間の50%以上を消費します従来のイーサネットネットワークは,かなりの遅延と混雑をもたらします高いGPUがグラデント更新とパラメータ同期を待機する間,無効に座る.この通信オーバーヘッドは,AIネットワークインフラストラクチャは 解決までの時間と 総所有コストに直接影響します
メラノックスは,これらの課題を総合的なアプローチで解決します.AIネットワーク高性能コンピューティング環境のために特別に設計されたハードウェアとソフトウェアの革新を組み合わせます.ソリューションスタックにはInfiniBandアダプター,スペクトラムイーサネットスイッチ,障害を取り除くために協働するソフトウェアで定義されたネットワーク技術.
- InfiniBand HDR テクノロジー:ポートごとに200Gb/sの帯域幅を 600ナノ秒未満のスイッチ遅延で低遅延の相互接続同期を要する訓練作業の場合は
- SHARP ネットワーク内コンピューティング:ネットワークスイッチに集合操作 (All-Reduce, All-Gather) をオフロードし,GPU通信時間を最大50%短縮する革命的な技術です
- アダプティブルーティング:熱点や混雑を防ぐために複数の経路を動的にバランスする.通信ピーク期間中に一貫したパフォーマンスを確保する.
- GPUDirect テクノロジー異なるサーバーのGPU間の直接メモリアクセスが可能になり,CPUの関与を回避し,通信遅延を削減します.
メラノックスの最適化されたAIネットワークインフラストラクチャは,様々なクラスタサイズとモデルアーキテクチャで測定可能なパフォーマンス向上をもたらす.
| 性能指標 | 標準イーサネット | メラノックス インフィニバンド | 改善 |
|---|---|---|---|
| 全減速遅延 (256ノード) | 450 μs | 85 μs | 81% 減少 |
| スケーリング効率 (1024 GPU) | 55~65% | 90~95% | 50~60% 改善 |
| 訓練時間 (ResNet-50) | 6.8時間 | 3. 2時間 | 53% 速く |
| GPU 利用率 | 60~70% | 92~98% | 40~50% 増加 |
これらの改善は ビジネス価値に直接影響します モデルの再現が速くなり インフラストラクチャのコストが削減され 同じ時間制限で より複雑な問題を解決する能力です
2048-GPUのクラスタートレーニングの大型言語モデルのために Mellanoxの HDR InfiniBandソリューションを実装しました.低遅延の相互接続拡張効率が93%に達し 175億パラメータモデルのための訓練時間を 42日からわずか19日に短縮しましたこのソリューションの高度な混雑制御メカニズムは,すべての通信段階中にパケット損失を排除しました長期訓練プロセスを通して一貫したパフォーマンスを維持する.
AIモデルの規模と複雑性が拡大するにつれてAIネットワークメラノックスのロードマップには400G NDR InfiniBandと800G Ethernet技術が含まれ,ネットワーク帯域幅がコンピューティング需要を上回るよう保たれる.企業へのコミットメント低遅延の相互接続組織が規模を拡大するための明確な道を提供します.GPUクラスターネットワークの制限に遭遇しない展開.
先進的なAI能力を開発する競争において ネットワークのパフォーマンスは重要な差異点となっていますAIネットワークネットワークをボトルネックから 戦略的優位性へと変えて 組織がGPU投資の収益を最大化し 革新を加速できるようにしますAIを真剣に考える企業にとって競争優位性を得るためには,最適化されたネットワークインフラに投資することがもはや選択的ではなく,不可欠です.