AIトレーニングクラスターにおけるネットワークボトルネック：Mellanoxが提供するソリューション

ニュースリリース： 人工知能モデルが指数関数的に複雑さを増すにつれて、高性能でスケーラブルなコンピューティングの需要はかつてないほど高まっています。しかし、見過ごされがちな重要な要素は、何千ものGPUを接続する基盤となるAIネットワーキングインフラストラクチャです。高性能インターコネクトソリューションのパイオニアであるMellanoxは、この正確な課題に、最先端のGPUクラスターテクノロジーで取り組んでおり、ボトルネックを排除し、すべての低遅延インターコネクトの効率を最大化するように設計されています。

最新のAIトレーニング、特に大規模言語モデル（LLM）やコンピュータービジョンは、広大なGPUアレイでの並列処理に依存しています。業界分析によると、1024GPUクラスターでは、ネットワーク関連のボトルネックが原因で、GPU利用率が潜在的な95％から40％以下に低下する可能性があります。この非効率性は、トレーニング時間の延長、消費電力の増加、運用コストの大幅な増加に直接つながり、最適化されたAIネットワーキングは単なる利点ではなく、必要不可欠なものとなっています。

Mellanoxのアプローチは総合的であり、AIワークロード向けに設計された完全なインフラストラクチャスタックを提供します。このソリューションの中核は、SpectrumファミリーのイーサネットスイッチとConnectXシリーズのスマートネットワークインターフェースカード（NIC）です。これらのコンポーネントは、連携して動作するように特別に設計されており、サーバー間の摩擦のないデータパイプラインを作成します。

主な技術的差別化要因には以下が含まれます：

• インネットワークコンピューティング： CPUからNICにデータ処理タスクをオフロードし、遅延を大幅に削減します。
• アダプティブルーティングとRoCE： 最適なデータパスの選択を保証し、RDMA over Converged Ethernet（RoCE）を活用して、効率的なGPUクラスター通信を実現します。
• スケーラブルな階層ファブリック： パフォーマンスの低下なしに数万のポートにスケーリングできる、ノンブロッキングClos（リーフスパイン）アーキテクチャをサポートします。

Mellanoxのソリューションの有効性は、実際の展開で証明されています。以下の表は、大規模AIトレーニング環境における標準的なTCP/IPネットワークとMellanox RoCE対応ファブリックのパフォーマンス比較を示しています。

GPUコンピューティングリソースに数百万ドルを投資している企業や研究機関にとって、ネットワークは全体的なROIを決定する中枢神経系です。MellanoxのAIネットワーキングソリューションは、マルチノードGPUクラスターを単一の、まとまりのあるスーパーコンピューターとして動作させるために必要な重要な低遅延インターコネクトを提供します。これにより、インサイトまでの時間の短縮、総所有コスト（TCO）の削減、より野心的なAIの課題に取り組む能力がもたらされます。