عنق الزجاجة الشبكية في مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي: الحلول المقدمة من Mellanox

حل اختناقات شبكة كليستر تدريب الذكاء الاصطناعي: حلول الشبكات عالية الأداء من Mellanox

سانتا كلارا، كاليفورنيامع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في الحجم والتعقيد، أصبحت شبكات مراكز البيانات التقليدية هي الحاجز الرئيسي في كفاءة تدريب الذكاء الاصطناعي.تتطلب نماذج اللغة الكبيرة الحديثة ومعمارات التعلم العميق اتصالات سلسة عبر الآلاف من وحدات المعالجة المركزية، مما يجعل أداء الشبكة حاسماً لسرعة النظام الإجمالية.شبكات الذكاء الاصطناعيحلول مصممة للقضاء على اختناقات في مجال التسويق على نطاق واسعمجموعة GPUالتنفيذ، مما يتيح للباحثين والشركات تحقيق أداء التدريب غير المسبوق من خلال تحسينالاتصال بين الطرفين مع تأخير منخفضالتكنولوجيا

اختناق شبكات الذكاء الاصطناعي: عندما تنتظر وحدات الرسوم البيانية البيانات

في تدريب الذكاء الاصطناعي الموزع، فإن الطبيعة المتوازية للعمل عبر المئات أو الآلاف من المسرعات تعني أن الاتصالات البطيئة بين العقد تؤثر بشكل مباشر على وقت الانتهاء من العمل بشكل عام.خلال كل تكرار تدريب، يجب مزامنة المنحدرات عبر جميع العمال، وهي عملية يمكن أن تستهلك 30-50٪ من إجمالي وقت التدريب في الشبكات غير المصممة بشكل جيد.المشكلة تتفاقم مع زيادة معايير النموذج إلى تريليوناتالدراسات تظهر أن مجرد زيادة 100 ميكرو ثانية في فترة تأخيرمجموعة GPUيمكن أن يقلل من كفاءة التدريب بشكل عام بنسبة تصل إلى 15٪ ، مما يؤدي إلى تكاليف حاسوبية أعلى بكثير ووقت حل أطول للمبادرات الحاسمة للذكاء الاصطناعي.

بنية الشبكة المُحسّنة للذكاء الاصطناعي من Mellanox

ميلانوكس يقترب منشبكات الذكاء الاصطناعيالتحدي من خلال بنية شاملة مصممة خصيصًا لأنماط التواصل الفريدة لأحمال العمل الموزعة للذكاء الاصطناعي.يجمع الحل بين أجهزة متطورة وبرمجيات ذكية لإنشاء نسيج حاسوبي سلس.

• إنفيني باند مع تكنولوجيا شارب:بروتوكول التجميع والتقليل الهرمي القابل للتوسع (SHARP) ينفذ الحوسبة داخل الشبكة ، ويقوم بإزالة عمليات التقليل من خوادم GPU إلى مفاتيح الشبكة نفسها.هذا النهج الثوري يلغي نقل البيانات المتعددة بين العقد، وتسريع بشكل كبير العمليات الجماعية.
• الاتصالات المتسارعةيسمح الوصول المباشر إلى الذاكرة عن بعد لـ GPUs بتبادل البيانات مباشرة مع GPUs المتشابهة عبر الشبكة مع الحد الأدنى من مشاركة CPU ، مما يقلل من فترة التأخير ويحرر المعالجات المضيفة لأداء مهام الحساب.
• التوجيه التكيفي ومراقبة الازدحام:تقوم الخوارزميات الذكية بتوجيه حركة المرور بشكل ديناميكي حول النقاط الساخنة وإدارة الازدحام قبل أن يؤثر على الأداء، والحفاظ على معدل تسليم ثابت حتى خلال فترات الذروة في الاتصالات.
• تكنولوجيا GPU متعددة المضيفين:تمكن عدة خوادم GPU من الاتصال من خلال محول واحد ، مما يزيد من الكثافة ويقلل من تكاليف البنية التحتية مع الحفاظ على عرض النطاق الترددي الكامل.

تحسينات الأداء القابلة للقياس لعبء عمل الذكاء الاصطناعي

تأثير ميلينوكس المثاليالاتصال بين الطرفين مع تأخير منخفضيمكن قياس التكنولوجيا عبر مؤشرات الأداء الرئيسية لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي. يظهر التنفيذ في العالم الحقيقي مزايا كبيرة على نهج الشبكات التقليدية.

تترجم هذه التحسينات مباشرة إلى تقليل وقت التدريب للنماذج، وانخفاض تكاليف الحوسبة السحابية، وتسارع دورات التكرار لفرق أبحاث الذكاء الاصطناعي.

تحويل اقتصاد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

وبالإضافة إلى الأداء الخامشبكات الذكاء الاصطناعيحلول توفر مزايا اقتصادية مقنعة. من خلال تعظيم معدلات استخدام GPU،يمكن للمنظمات تحقيق نفس النتائج الحسابية مع عدد أقل من العقد أو إكمال المزيد من الوظائف التدريبية في نفس استثمار البنية التحتيةويمكن لفترات التدريب المختصرة الباحثين من التكرار بشكل أسرع، مما يسرع وتيرة الابتكار.تصبح البنية التحتية للشبكات أصلًا استراتيجيًا بدلاً من قيود، تمكن المنظمات من معالجة المشاكل المعقدة بشكل متزايد التي كانت غير عملية في السابق بسبب اختناقات الاتصالات.