تحلیل معماری شبکه Mellanox برای پشتیبانی از آموزش مدل هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
September 28, 2025
خلاصه: با افزایش تقاضا برای محاسبات در آموزش مدلهای هوش مصنوعی، گلوگاههای شبکه به یک محدودیت حیاتی تبدیل میشوند. این مقاله به بررسی این موضوع میپردازد که چگونه راهحلهای شبکهسازی GPU با عملکرد بالای ملانوکس (که اکنون بخشی از NVIDIA است)، که بر اساس فناوری اینفینیبند ملانوکس ساخته شدهاند، اتصالات متقابل پرسرعت لازم برای آموزش کارآمد مدلهای هوش مصنوعی عظیم را معماری میکنند و زمان آموزش را از هفتهها به روزها کاهش میدهند.
مقیاس مدلهای هوش مصنوعی مدرن، با افزایش تعداد پارامترها به صدها میلیارد، پردازش موازی را در هزاران GPU ضروری میکند. در این خوشههای توزیعشده، زمانی که GPUها صرف انتظار برای دادهها از گرههای دیگر میکنند—هزینه سربار ارتباطات—میتواند به طور چشمگیری عملکرد کلی را مختل کند. تجزیه و تحلیلهای صنعت نشان میدهد که در خوشههای بزرگ، شبکههای ناکارآمد میتوانند بیش از 50٪ از توان محاسباتی گرانقیمت GPU را بیکار نگه دارند. شبکه دیگر فقط یک لوله داده نیست؛ بلکه سیستم عصبی مرکزی ابررایانه هوش مصنوعی است.
اینفینیبند ملانوکس به عنوان استاندارد واقعی برای اتصال GPUها در محیطهای محاسباتی با عملکرد بالا (HPC) و هوش مصنوعی ظاهر شده است. معماری آن به طور خاص برای رسیدگی به چالشهای دقیق ناشی از آموزش مدلهای هوش مصنوعی توزیعشده طراحی شده است. مزایای کلیدی فناوری عبارتند از:
- تاخیر فوقالعاده کم و پهنای باند بالا: تاخیر در مقیاس نانوثانیه و پهنای باندی بیش از 400 گیگابیت بر ثانیه (NDR) را فراهم میکند و اطمینان میدهد که دادهها با حداقل تاخیر بین GPUها جریان مییابند.
- دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور (RDMA): به GPUها اجازه میدهد تا مستقیماً از حافظه GPUهای دیگر بخوانند و در آن بنویسند، با دور زدن CPU و هسته سیستم عامل. این امر تاخیر و سربار CPU را به شدت کاهش میدهد.
- محاسبات درون شبکهای Sharp™: یک ویژگی انقلابی که عملیات کاهش (مانند MPI_ALLREDUCE) را به خود سوئیچهای شبکه واگذار میکند. این امر شبکه را از حالت غیرفعال به فعال تبدیل میکند و عملیات جمعی را که برای آموزش هوش مصنوعی اساسی هستند، تسریع میکند.
برتری معماری اینفینیبند ملانوکس مستقیماً به نتایج تجاری و تحقیقاتی ملموس ترجمه میشود. تستهای معیار، تفاوتهای عملکردی قابل توجهی را در مقایسه با فناوریهای شبکهسازی جایگزین نشان میدهند.
| سناریوی آموزش | شبکه اترنت استاندارد | شبکه اینفینیبند ملانوکس | افزایش کارایی |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPU) | حدود 6.5 ساعت | حدود 4.2 ساعت | 35٪ سریعتر |
| BERT-Large (1024 GPU) | حدود 85 ساعت | حدود 48 ساعت | 43٪ سریعتر |
این افزایشهای کارایی مستقیماً به کاهش هزینههای محاسباتی ابری، چرخههای تکرار سریعتر برای محققان و زمان کوتاهتر برای ورود به بازار برای محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی ترجمه میشود.
مسیر هوش مصنوعی نیازمند شبکهای است که بتواند مقیاسپذیر باشد. نقشه راه اینفینیبند ملانوکس، با پیشرفت برنامهریزیشده به 800 گیگابیت بر ثانیه (XDR) و فراتر از آن، تضمین میکند که شبکهسازی عامل محدودکننده نوآوریهای هوش مصنوعی نسل بعدی نخواهد بود. ادغام یکپارچه آن با چارچوبهای NGC و پشتههای محاسباتی NVIDIA، یک راهحل جامع و بهینه شده برای شرکتهایی که زیرساختهای هوش مصنوعی خود را ایجاد میکنند، فراهم میکند.
برای هر سازمانی که در مورد استفاده از هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ جدی است، بهینهسازی زیرساخت شبکه دیگر اختیاری نیست. سرمایهگذاری در شبکهسازی GPU با عملکرد بالا با اینفینیبند ملانوکس یک ضرورت استراتژیک برای به حداکثر رساندن بازگشت سرمایه در خوشههای GPU، تسریع تحقیق و توسعه و حفظ مزیت رقابتی است. این فناوری بنیادی است که آموزش مدلهای هوش مصنوعی کارآمد و مقیاسپذیر را امکانپذیر میکند.