AI大規模モデルトレーニングをサポートするためのMellanoxネットワークアーキテクチャの分析

概要： 人工知能の計算需要が爆発的に増加するにつれて、ネットワークは重要なボトルネックとなっています。この分析では、Mellanox InfiniBand の高度なGPU ネットワーキング テクノロジーが、大規模言語モデルやその他の複雑なニューラルネットワークの効率的でスケーラブルなAI モデルトレーニング に不可欠な、高性能で低レイテンシのファブリックをどのように構築しているかを掘り下げます。

AI モデルトレーニング のパラダイムは、シングルサーバーのセットアップから、数千の GPU にわたる大規模並列計算へと移行しました。これらの分散クラスターでは、GPU 間でデータを転送するのに費やす時間は、実際の計算に費やす時間を上回ることがよくあります。業界分析によると、大規模クラスターの場合、ネットワークのボトルネックにより、GPU 利用率が 50% を下回る可能性があり、これは計算リソースと設備投資の大きな無駄を表しています。効率的なGPU ネットワーキング はもはや贅沢品ではなく、高性能と投資収益率を達成するための基本的な要です。

Mellanox (現在は NVIDIA の一部) InfiniBand テクノロジーは、高性能コンピューティングと AI の厳しい要件に対応するためにゼロから設計されています。そのアーキテクチャは、GPU を接続するための従来のイーサネットよりもいくつかの重要な利点を提供します。

• 超低レイテンシ： エンドツーエンドのレイテンシが 600 ナノ秒未満で、ノード間の通信待ち時間を大幅に短縮します。
• 高帯域幅： ポートあたり 200Gb/s (HDR) および 400Gb/s (NDR) の速度をサポートし、データが中断なく GPU に流れるようにします。
• リモートダイレクトメモリアクセス (RDMA)： 異なるサーバーの GPU が、CPU とオペレーティングシステムのカーネルをバイパスして、互いのメモリから直接読み書きできるようにします。この「カーネルバイパス」は、オーバーヘッドとレイテンシを大幅に削減します。

生の速度を超えて、Mellanox InfiniBand は、大規模なAI モデルトレーニング ジョブに不可欠な洗練されたテクノロジーを組み込んでいます。

SHARP は、革新的なインネットワークコンピューティングテクノロジーです。すべてのデータを集約のために計算ノードに送り返すのではなく (たとえば、トレーニングで一般的な all-reduce 操作など)、SHARP はネットワークスイッチ自体内で集約操作を実行します。これにより、ネットワークを通過するデータの量が劇的に減少し、集合通信時間が最大 50% 短縮され、トレーニングのタイムラインが直接加速されます。

InfiniBand のファブリックは、適応ルーティングを採用して、複数のパスにわたってトラフィックを動的に分散し、ホットスポットとリンクの輻輳を防ぎます。高度な輻輳制御メカニズムと組み合わせることで、AI ワークロードに典型的な非均一な通信パターンでも、予測可能で効率的なデータ配信を保証します。

InfiniBand ファブリックの利点は、AI プロジェクトの最終的な結果に直接つながります。次の表は、大規模なトレーニング環境で観察された典型的なパフォーマンスの向上を示しています。

AI の限界を押し広げることに真剣に取り組んでいる企業や研究機関にとって、高性能ネットワークへの投資は、強力な GPU への投資と同様に重要です。Mellanox InfiniBand は、ネットワークのボトルネックを解消し、GPU への投資を最大化し、新しい AI モデルの開発サイクルを大幅に短縮する、実績のあるスケーラブルなアーキテクチャを提供します。より速い反復とより複雑な実験を可能にすることで、AI イノベーション競争において具体的な競争優位性を提供します。

Mellanox InfiniBandGPU ネットワーキング ソリューションがAI モデルトレーニング インフラストラクチャを最適化する方法の詳細については、認定 NVIDIA ネットワーキングパートナーにご相談ください。特定のワークロードが達成できるパフォーマンスと効率の向上をモデル化するために、パーソナライズされたアーキテクチャレビューをリクエストしてください。