فتح إمكانات الذكاء الاصطناعي: كيف تتغلب Mellanox على اختناقات الشبكة في مجموعات معالجة الرسومات واسعة النطاق

تقود زمام المبادرة في مجال الأداء العالي شبكات الذكاء الاصطناعي، تكشف Mellanox Technologies، وهي الآن جزء من NVIDIA، عن حلولها المتكاملة InfiniBand و Ethernet المصممة للقضاء على اختناقات البيانات وتعظيم الكفاءة الحسابية في مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. مع نمو النماذج لتصل إلى تريليونات المعلمات، فإن البنى التحتية للشبكات التقليدية آخذة في الفشل. تعالج Mellanox هذا التحدي الحاسم بشكل مباشر من خلال تقنيتها فائقة النطاق الترددي و ربط بيني منخفض الكمون، مما يضمن عدم ترك أي وحدة معالجة رسومات تنتظر البيانات.

آلام النمو في تدريب الذكاء الاصطناعي: الشبكة كعنق الزجاجة

يعتمد تدريب الذكاء الاصطناعي الحديث على بيئات مجموعة معالجة الرسومات المترامية الأطراف، والتي تتألف في بعض الأحيان من آلاف العقد. تشير بيانات الصناعة إلى أنه في مثل هذه المجموعات، يمكن إنفاق أكثر من 30٪ من وقت التدريب على الاتصال والمزامنة بين وحدات معالجة الرسومات، بدلاً من الحساب نفسه. تترجم هذه الحالة من عدم الكفاءة بشكل مباشر إلى زيادة أوقات التدريب، وارتفاع تكاليف التشغيل (مثل استهلاك الطاقة)، وإبطاء دورات الابتكار. غالبًا ما يكون السبب الرئيسي هو نسيج الشبكة، والذي لا يمكنه مواكبة معدل نقل البيانات الهائل الذي تتطلبه خوارزميات التدريب المتوازية.

حل Mellanox: نسيج مصمم للذكاء الاصطناعي

نهج Mellanox هو التعامل مع الشبكة ليس كمجرد نسيج موصل ولكن كمكون استراتيجي وذكي لبنية الحوسبة. تم تصميم حلولهم لتوفير:

• زمن انتقال منخفض للغاية: تقليل تأخيرات الاتصال إلى ميكروثانية، مما يضمن المزامنة السريعة عبر كامل مجموعة معالجة الرسومات.
• نطاق ترددي عالٍ للغاية: يوفر ما يصل إلى 400 جيجابت/ثانية (وأكثر) لكل منفذ للتعامل مع تدفقات البيانات الضخمة بين العقد دون ازدحام.
• الحوسبة المتقدمة داخل الشبكة: إزاحة العمليات الجماعية (مثل تقنية SHARP) من وحدة معالجة الرسومات إلى محولات الشبكة، مما يحرر دورات وحدة معالجة الرسومات القيمة لمهام الحساب الأساسية.

مكاسب الأداء القابلة للقياس في عمليات النشر في العالم الحقيقي

أثبتت فعالية تقنية شبكات الذكاء الاصطناعي من Mellanox في بيئات الإنتاج. يلخص الجدول التالي مقاييس الأداء التي لوحظت في مجموعة تدريب نموذج لغوي واسع النطاق قبل وبعد ترقية نسيج الشبكة إلى Mellanox InfiniBand.

الخلاصة والقيمة الاستراتيجية

بالنسبة للمؤسسات والمؤسسات البحثية التي تستثمر الملايين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لم تعد الشبكة شيئًا ثانويًا. توفر Mellanox طبقة حاسمة ومحددة للأداء تضمن أقصى عائد على الاستثمار لموارد الحوسبة باهظة الثمن لوحدة معالجة الرسومات. من خلال نشر ربط بيني منخفض الكمون مصمم لهذا الغرض، يمكن للمؤسسات تسريع الوقت اللازم للوصول إلى حلول نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وتقليل إجمالي تكلفة الملكية، وتمهيد الطريق لمواجهة تحديات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا التي تنتظرنا.

اتخذ الخطوة التالية في تحسين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاصة بك

هل شبكتك جاهزة للجيل التالي من الذكاء الاصطناعي؟ اتصل بنا اليوم للحصول على تقييم معماري مخصص واكتشف كيف يمكن لحلول شبكات الذكاء الاصطناعي المتكاملة أن تحول أداء مجموعتك وكفاءتها.