एआई बड़े मॉडल प्रशिक्षण का समर्थन करने वाले मेलनॉक्स नेटवर्क आर्किटेक्चर का विश्लेषण

तारीख:18 नवंबर, 2023

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल आकार और जटिलता में तेजी से बढ़ते हैं, हजारों GPUs को जोड़ने वाला नेटवर्क फ़ैब्रिक प्रशिक्षण दक्षता का महत्वपूर्ण निर्धारक बन गया है। NVIDIA का मेलानॉक्स इन्फिनिबैंडप्रौद्योगिकी आधुनिक एआई सुपरकंप्यूटिंग क्लस्टरों के लिए एक मूलभूत आधार के रूप में उभरी है, जिसे विशेष रूप से बड़े पैमाने पर एआई मॉडल प्रशिक्षणको प्रभावित करने वाली संचार बाधाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह लेख उन वास्तुशिल्प नवाचारों को उजागर करता है जो इन्फिनिबैंड को दुनिया के सबसे अधिक मांग वाले एआई वर्कलोड को गति देने के लिए वास्तविक मानक बनाते हैं।

आधुनिक एआई मॉडल प्रशिक्षण, जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए, डेटा-समानांतर रणनीतियों पर निर्भर करता है जहां मॉडल पैरामीटर डेटा के प्रत्येक मिनी-बैच को संसाधित करने के बाद हजारों GPUs में सिंक्रनाइज़ किए जाते हैं। इस सिंक्रनाइज़ेशन चरण में बिताया गया समय, जिसे ऑल-रिड्यूस के रूप में जाना जाता है, शुद्ध ओवरहेड है। पारंपरिक GPU नेटवर्किंगके साथ, यह संचार ओवरहेड कुल प्रशिक्षण चक्र का 50% से अधिक उपभोग कर सकता है, जिससे समग्र GPU उपयोग में भारी कमी आती है और समय-से-अंतर्दृष्टि हफ्तों से महीनों तक बढ़ जाती है। नेटवर्क अब केवल एक डेटा पाइप नहीं है; यह एक मुख्य कम्प्यूटेशनल घटक है।

मेलानॉक्स इन्फिनिबैंडहार्डवेयर-आधारित त्वरण इंजनों के एक सूट के साथ इस बाधा को सीधे संबोधित करता है जो नेटवर्क को एक निष्क्रिय प्रतिभागी से एक सक्रिय कम्प्यूटेशनल संपत्ति में बदल देता है।

• SHARP (स्केलेबल पदानुक्रमित एग्रीगेशन और रिडक्शन प्रोटोकॉल): यह क्रांतिकारी तकनीक इन्फिनिबैंड स्विच के भीतर सीधे एग्रीगेशन ऑपरेशन (जैसे, योग, माध्य) करती है। सभी ग्रेडिएंट डेटा को प्रत्येक GPU पर वापस भेजने के बजाय, SHARP नेटवर्क फ़ैब्रिक में डेटा को कम करता है, जिससे स्थानांतरित डेटा की मात्रा और सिंक्रनाइज़ेशन के लिए आवश्यक समय में भारी कटौती होती है। यह सामूहिक कार्यों को 50% तक गति दे सकता है।
• अनुकूली रूटिंग और कंजेशन कंट्रोल: इन्फिनिबैंड की गतिशील रूटिंग क्षमताएं स्वचालित रूप से भीड़भाड़ वाले हॉटस्पॉट के आसपास ट्रैफ़िक को निर्देशित करती हैं, जिससे नेटवर्क फ़ैब्रिक का समान उपयोग सुनिश्चित होता है और किसी भी एकल लिंक को गहन ऑल-टू-ऑल संचार चरणों के दौरान बाधा बनने से रोका जा सकता है।
• अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई बैंडविड्थ: 600 नैनोसेकंड से कम एंड-टू-एंड लेटेंसी और 400 Gb/s और उससे अधिक के समर्थन के साथ, मेलानॉक्स इन्फिनिबैंडGPUs के बीच लगभग वास्तविक समय में पैरामीटर विनिमय के लिए आवश्यक कच्ची गति प्रदान करता है।

इन्फिनिबैंड के वास्तुशिल्प लाभ सीधे बड़े पैमाने पर एआई वर्कलोड चलाने वाले उद्यमों के लिए बेहतर व्यावसायिक और अनुसंधान परिणामों में अनुवाद करते हैं।

ये मेट्रिक्स दर्शाते हैं कि एक अनुकूलित GPU नेटवर्किंगरणनीति एक विलासिता नहीं है, बल्कि मल्टी-मिलियन डॉलर एआई क्लस्टर निवेश पर व्यवहार्य ROI प्राप्त करने के लिए एक आवश्यकता है।

एआई अनुसंधान के लिए सामान्य-उद्देश्य वाले डेटा सेंटर डिज़ाइन का युग समाप्त हो रहा है। एआई मॉडल प्रशिक्षणकी मांग प्रकृति एक सह-डिज़ाइन दृष्टिकोण की आवश्यकता है जहां GPUs की कम्प्यूटेशनल शक्ति मेलानॉक्स इन्फिनिबैंडके बुद्धिमान, त्वरित नेटवर्किंग से मेल खाती है। संचार ओवरहेड को कम करके और GPU उपयोग को अधिकतम करके, इन्फिनिबैंड आर्किटेक्चर तेज़ नवाचारों को अनलॉक करने, प्रशिक्षण लागत को कम करने और पहले से असंभव एआई के पैमाने को प्राप्त करने की कुंजी है। यह एआई में अगली पीढ़ी की सफलता के लिए अपरिहार्य आधार है।