Mellanox AI 大規模モデルトレーニングネットワークアーキテクチャ分析

サンタクララ カリフォルニア人工知能のモデルが大きさと複雑さで指数関数的に成長するにつれて,伝統的なネットワークアーキテクチャは人工知能モデル訓練NVIDIAの効率性についてメラノックス インフィニバンド高性能な技術を提供することで,この課題を正面から解決しています.GPUネットワークコミュニケーションの制約なしに 明日の基礎モデルを訓練するために必要なインフラです

基礎モデルの数百万から数兆のパラメータへの進化は 基礎訓練インフラストラクチャの要件を根本的に変えました今日の大規模なパラレル人工知能モデル訓練数千台のGPUでグラデーションとパラメータを同期する能力によって制限されています標準イーサネットネットワークは,大規模なトレーニングの仕事において,クラスタの全体的な効率を50%未満に低下させる可能性がある,重大な遅延と帯域幅の制限を導入する.進歩しているGPUネットワーク解決策は有益で必要不可欠です

メラノックス インフィニバンドこの技術は,大規模なAI訓練環境に最適になるいくつかの重要な利点を提供します.

• 超低レイテンシー600ナノ秒未満の端から端までの遅延で,InfiniBandは分散型トレーニングを苦しめる通信オーバーヘッドを最小限に抑え,GPUが計算により多くの時間を費やし,待つ時間を減らすことを保証します.
• 高帯域幅密度:NDR 400G InfiniBandは,ポートごとに400Gb/sの帯域幅を提供し,GPU間のシームレスなデータ交換を可能にし,イーサネット代替品と比較して全減作業時間を最大70%削減します.
• ネットワーク内コンピューティング:スケーラブル・ヒエラルキカル・アグリゲーション・アンド・リドクション・プロトコル (SHARP) 技術は,ネットワーク・スイッチ内でアグリゲーション操作を行う.ノード間のデータ転送量を劇的に削減し,集団操作を加速します.
• アダプティブルーティング:ダイナミックパスの選択により,利用可能な帯域幅の最適利用を保証し,ネットワークの混雑を防止し,通信ピーク期間中でも一貫したパフォーマンスを維持します.

InfiniBandと代替技術との性能差は,モデルサイズとクラスタスケールが増加するにつれてますます重要になります.以下の表は,512GPUのクラスタで100億パラメータモデルを訓練するための比較性能指標を示しています.:

優位性についてメラノックス インフィニバンドについて人工知能モデル訓練AIの研究機関やクラウドプロバイダーで採用されていることが示されています10以上のクラスターで大きな言語モデルを訓練する際に 90%以上のスケーリング効率を達成したと報告していますこのレベルのパフォーマンスにより,研究者は以前よりも早く繰り返し,より大きなモデルを訓練することができます.人工知能の革新のペースを加速する.

AIモデルが 規模や複雑さで 増え続けるにつれて ネットワークは 訓練の効率性を 決定する上で 重要な役割を果たすでしょうメラノックス インフィニバンドテクノロジーは既に 800G 以降をサポートするために進化しており,ネットワークインフラストラクチャが将来のAI進歩の制限要因にならないことを保証しています.ネットワーク内コンピューティングの固有のサポートは,将来,さらに洗練された集団操作のオフロードへの道を提供しています.

適切なネットワークインフラストラクチャへの投資は,適切なGPUの選択と同じくらい重要です.メラノックス インフィニバンド性能,拡張性,AIインフラストラクチャへの投資の収益を最大化し,次世代のAI革新の発見までの時間を加速するために必要な効率性.