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

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を解決：Mellanoxの高性能ネットワーキングソリューション

カリフォルニア州サンタクララ – [日付] – 人工知能モデルがサイズと複雑さにおいて指数関数的に成長するにつれて、従来のデータセンターネットワークは、AIトレーニング効率における主要なボトルネックになりつつあります。最新の大規模言語モデルと深層学習アーキテクチャは、数千のGPUにわたるシームレスな通信を必要とし、ネットワークのパフォーマンスはシステム全体のスループットにとって重要です。NVIDIAの一部門となったMellanox Technologiesは、大規模なGPUクラスターの展開におけるボトルネックを解消するように設計された、特別なソリューションでこれらの課題に対処し、研究者や企業が最適化されたMellanoxのAI最適化ネットワーキングアーキテクチャテクノロジーを通じて、これまでにないトレーニングパフォーマンスを実現できるようにしています。パフォーマンスメトリック分散AIトレーニングでは、数百または数千のアクセラレータにわたる作業の並列性により、ノード間の通信が遅いと、ジョブ全体の完了時間に直接影響します。各トレーニング反復中に、勾配はすべてのワーカー間で同期する必要があります。これは、設計の悪いネットワークでは、トレーニング時間の30〜50％を消費する可能性があります。問題は、モデルパラメータが数兆に増加するにつれて悪化し、ノード間の絶え間ない通信が必要になります。研究によると、大規模な

GPUクラスター

でわずか100マイクロ秒の遅延が増加するだけで、トレーニング全体の効率が最大15％低下し、計算コストが大幅に増加し、重要なAIイニシアチブのソリューションまでの時間が長くなることが示されています。MellanoxのAI最適化ネットワーキングアーキテクチャMellanoxは、分散AIワークロードの独自の通信パターンに特化して設計された、包括的なアーキテクチャを通じて、

AIネットワーキング

の課題に取り組んでいます。このソリューションは、最先端のハードウェアとインテリジェントなソフトウェアを組み合わせて、シームレスな計算ファブリックを作成します。 Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol（SHARP）は、インネットワークコンピューティングを実装し、GPUサーバーからネットワークスイッチ自体に削減操作をオフロードします。この革新的なアプローチにより、ノード間の複数のデータ転送が不要になり、集合操作が劇的に加速されます。

• RDMAアクセラレーション通信： Remote Direct Memory Accessを使用すると、GPUはCPUの関与を最小限に抑えて、ネットワークを介してピアGPUと直接データを交換できるため、遅延が短縮され、ホストプロセッサが計算タスクに解放されます。
• 適応ルーティングと輻輳制御： インテリジェントアルゴリズムは、ホットスポットの周囲を動的にトラフィックをルーティングし、パフォーマンスに影響を与える前に輻輳を管理し、ピーク時の通信期間中も一貫したスループットを維持します。
• マルチホストGPUテクノロジー： 複数のGPUサーバーを単一のアダプターを介して接続できるため、密度が向上し、インフラストラクチャコストが削減され、フル帯域幅が維持されます。
• AIワークロードの定量的なパフォーマンス向上Mellanoxの最適化された

低遅延インターコネクト

テクノロジーの影響は、AIトレーニングクラスターの主要なパフォーマンス指標全体で測定可能です。実際の展開では、従来のネットワーキングアプローチよりも大きな利点が得られます。パフォーマンスメトリック標準イーサネットネットワーク

Mellanoxの

AIネットワーキング

ソリューションは、生のパフォーマンスを超えて、魅力的な経済的利点を提供します。GPU利用率を最大化することにより、組織は、より少ないノードで同じ計算結果を達成したり、同じインフラストラクチャ投資内でより多くのトレーニングジョブを完了したりできます。トレーニング時間の短縮により、研究者はより迅速に反復できるため、イノベーションのペースが加速されます。大規模なAIイニシアチブの場合、ネットワーキングインフラストラクチャは制約ではなく戦略的資産となり、組織は、通信のボトルネックのために以前は非現実的であったますます複雑な問題に取り組むことができます。