تنگنای شبکه در خوشه های آموزش هوش مصنوعی: راه حل های ارائه شده توسط Mellanox

حل مشکلات شبکه های خوشه ای آموزش هوش مصنوعی: راه حل های شبکه عملکرد بالا Mellanox

سانتا کلارا، کالیفرنیاهمانطور که مدل های هوش مصنوعی به طور نمایی در اندازه و پیچیدگی رشد می کنند، شبکه های سنتی مرکز داده در حال تبدیل شدن به گلوی عمده در بهره وری آموزش هوش مصنوعی هستند.مدل های زبان بزرگ مدرن و معماری های یادگیری عمیق نیاز به ارتباطات بی نقص در هزاران GPU دارندMellanox Technologies، که اکنون بخشی از NVIDIA است، این چالش ها را با روش های تخصصی حل می کند.شبکه سازی هوش مصنوعیراه حل های طراحی شده برای از بین بردن تنگنایی ها در مقیاس بزرگخوشه گرافیکتوسعه، که محققان و شرکت ها را قادر می سازد تا عملکرد آموزش بی سابقه ای را با استفاده از بهینه سازیاتصال بین المللی با تاخیر کمتکنولوژی.

گلو فشرده شبکه های هوش مصنوعی: زمانی که گرافیک ها منتظر داده هستند

در آموزش هوش مصنوعی توزیع شده، ماهیت موازی کار در صدها یا هزاران شتاب دهنده به این معنی است که ارتباطات آهسته بین گره ها به طور مستقیم بر زمان تکمیل کل کار تأثیر می گذارد.در طول هر تکرار آموزش، گرادینت ها باید در سراسر کارگران هماهنگ شوند، یک فرآیند که می تواند 30-50٪ از کل زمان آموزش را در شبکه های ضعیف طراحی کند.مشکل تشدید می شود به عنوان پارامترهای مدل افزایش به تریلیونمطالعات نشان می دهد که تنها افزایش تاخیر 100 میکرو ثانیه در یک شبکه بزرگخوشه گرافیکمی تواند کارایی آموزش کلی را تا 15٪ کاهش دهد، که به طور قابل توجهی هزینه های محاسباتی بالاتر و زمان طولانی تر برای راه حل برای ابتکارات AI حیاتی است.

معماری شبکه ای بهینه سازی شده توسط هوش مصنوعی Mellanox

ملانوکس بهشبکه سازی هوش مصنوعیچالش از طریق یک معماری جامع که به طور خاص برای الگوهای ارتباطی منحصر به فرد بار کاری توزیع شده هوش مصنوعی طراحی شده است.این راه حل ترکیبی از سخت افزار پیشرفته با نرم افزار هوشمند برای ایجاد یک بافت محاسباتی یکپارچه است.

• InfiniBand با تکنولوژی SHARP:پروتکل جمع آوری و کاهش سلسله مراتب مقیاس پذیر (SHARP) پردازش در شبکه را اجرا می کند و عملیات کاهش بار را از سرورهای GPU به خود سوئیچ های شبکه منتقل می کند.این رویکرد انقلابی انتقال داده های متعدد بین گره ها را از بین می برد، به طور چشمگیری عملیات جمعی را تسریع می کند.
• ارتباط سريع RDMA:دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور به GPU ها اجازه می دهد تا به طور مستقیم داده ها را با GPU های همتایان در سراسر شبکه با حداقل مشارکت CPU، کاهش تاخیر و آزاد کردن پردازنده های میزبان برای وظایف محاسباتی مبادله کنند.
• مسیر سازگاری و کنترل ازدحام:الگوریتم های هوشمند به طور پویا ترافیک را در اطراف نقاط گرم هدایت می کنند و مخرب را قبل از اینکه بر عملکرد تأثیر بگذارد مدیریت می کنند، حتی در دوره های اوج ارتباطات، تولید مداوم را حفظ می کنند.
• تکنولوژی GPU چند میزبان:امکان اتصال چندین سرور GPU را از طریق یک آداپتور واحد فراهم می کند، باعث افزایش تراکم و کاهش هزینه های زیرساخت در حالی که پهنای باند کامل را حفظ می کند.

بهبود عملکرد قابل اندازه گیری برای بارهای کاری هوش مصنوعی

تاثیر ملانوکس بهینه شدهاتصال بین المللی با تاخیر کماین فناوری در میان شاخص های کلیدی عملکرد برای خوشه های آموزش هوش مصنوعی قابل اندازه گیری است.

این پیشرفت ها به طور مستقیم به کاهش زمان آموزش برای مدل ها، کاهش هزینه های محاسبات ابری و چرخه های تکرار سریعتر برای تیم های تحقیقاتی هوش مصنوعی منجر می شود.

تغییر اقتصاد زیرساخت های هوش مصنوعی

فراتر از عملکرد خام،شبکه سازی هوش مصنوعیبا به حداکثر رساندن نرخ استفاده از GPU،سازمان ها می توانند نتایج محاسباتی مشابهی را با تعداد کمتری از گره ها به دست آورند یا کارهای آموزشی بیشتری را در یک سرمایه گذاری زیربنایی انجام دهند.زمان های آموزش کاهش یافته محققان را قادر می سازد تا سریعتر تکرار کنند و سرعت نوآوری را تسریع کنند.زیرساخت شبکه به جای یک محدودیت، یک دارایی استراتژیک می شود، سازمان ها را قادر می سازد تا با مشکلات پیچیده تر مواجه شوند که قبلاً به دلیل تنگه های ارتباطی غیر عملی بودند.