एआई बड़े मॉडल प्रशिक्षण का समर्थन करने के लिए मेलनॉक्स के नेटवर्क आर्किटेक्चर का विश्लेषण

सारांश:जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कम्प्यूटेशनल मांग बढ़ती है, नेटवर्क एक महत्वपूर्ण बाधा बन गया है। यह विश्लेषण इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे मेलानॉक्स इन्फिनिबैंड की उन्नत GPU नेटवर्किंग प्रौद्योगिकियां बड़े भाषा मॉडल और अन्य जटिल तंत्रिका नेटवर्क के कुशल और स्केलेबल एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक उच्च-प्रदर्शन, कम-विलंबता वाले फैब्रिक का निर्माण कर रही हैं।

एआई मॉडल प्रशिक्षण का प्रतिमान एकल-सर्वर सेटअप से लेकर हजारों GPU में बड़े पैमाने पर समानांतर गणना में बदल गया है। इन वितरित क्लस्टरों में, GPU के बीच डेटा स्थानांतरित करने में लगने वाला समय अक्सर वास्तविक गणना पर लगने वाले समय से अधिक हो सकता है। उद्योग विश्लेषण से पता चलता है कि बड़े पैमाने के क्लस्टरों के लिए, नेटवर्क बाधाएं GPU उपयोग दरों को 50% से नीचे गिरा सकती हैं, जो कम्प्यूटेशनल संसाधनों और पूंजी निवेश की एक महत्वपूर्ण बर्बादी का प्रतिनिधित्व करती हैं। कुशल GPU नेटवर्किंग अब कोई विलासिता नहीं है; यह उच्च प्रदर्शन और निवेश पर प्रतिफल प्राप्त करने के लिए मौलिक आधारशिला है।

मेलानॉक्स (अब NVIDIA का हिस्सा) इन्फिनिबैंड तकनीक को उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और एआई की सख्त आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए शुरू से ही इंजीनियर किया गया है। इसका आर्किटेक्चर GPU को जोड़ने के लिए पारंपरिक ईथरनेट पर कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है:

• अति-निम्न विलंबता: 600 नैनोसेकंड से कम का एंड-टू-एंड विलंबता, नोड्स के बीच संचार प्रतीक्षा समय को नाटकीय रूप से कम करता है।
• उच्च बैंडविड्थ: प्रति पोर्ट 200Gb/s (HDR) और 400Gb/s (NDR) की गति का समर्थन करना, यह सुनिश्चित करना कि डेटा बिना किसी रुकावट के GPU में प्रवाहित हो।
• रिमोट डायरेक्ट मेमोरी एक्सेस (RDMA): विभिन्न सर्वर में GPU को CPU और ऑपरेटिंग सिस्टम कर्नेल को बायपास करते हुए, एक दूसरे की मेमोरी से सीधे पढ़ने और लिखने की अनुमति देता है। यह "कर्नेल बायपास" ओवरहेड और विलंबता को बड़े पैमाने पर कम करता है।

कच्ची गति से परे, मेलानॉक्स इन्फिनिबैंड परिष्कृत तकनीकों को शामिल करता है जो बड़े पैमाने पर एआई मॉडल प्रशिक्षण कार्यों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

SHARP एक क्रांतिकारी इन-नेटवर्क कंप्यूटिंग तकनीक है। सभी डेटा को एकत्रीकरण के लिए एक कंप्यूट नोड पर वापस भेजने के बजाय (उदाहरण के लिए, प्रशिक्षण में सामान्य ऑल-रिड्यूस ऑपरेशन में), SHARP स्वयं नेटवर्क स्विच के भीतर एकत्रीकरण ऑपरेशन करता है। यह नेटवर्क से गुजरने वाले डेटा की मात्रा को नाटकीय रूप से कम करता है और सामूहिक संचार समय को 50% तक कम कर देता है, जिससे प्रशिक्षण समयरेखा सीधे तेज हो जाती है।

इन्फिनिबैंड का फैब्रिक हॉट स्पॉट और लिंक भीड़ को रोकने के लिए कई पथों में ट्रैफ़िक को गतिशील रूप से वितरित करने के लिए अनुकूली रूटिंग का उपयोग करता है। उन्नत भीड़ नियंत्रण तंत्र के साथ संयुक्त, यह एआई वर्कलोड की विशिष्ट गैर-समान संचार पैटर्न में भी अनुमानित और कुशल डेटा वितरण सुनिश्चित करता है।

इन्फिनिबैंड फैब्रिक के लाभ एआई परियोजनाओं के लिए सीधे बॉटम-लाइन परिणामों में अनुवाद करते हैं। निम्नलिखित तालिका बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण वातावरण में देखे गए विशिष्ट प्रदर्शन सुधारों को दर्शाती है:

एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने के बारे में गंभीर उद्यमों और अनुसंधान संस्थानों के लिए, एक उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क में निवेश करना शक्तिशाली GPU में निवेश करने जितना ही महत्वपूर्ण है। मेलानॉक्स इन्फिनिबैंड एक सिद्ध, स्केलेबल आर्किटेक्चर प्रदान करता है जो नेटवर्क बाधा को समाप्त करता है, GPU निवेश को अधिकतम करता है, और नए एआई मॉडल के लिए विकास चक्र को काफी कम करता है। तेज़ पुनरावृत्ति और अधिक जटिल प्रयोगों को सक्षम करके, यह एआई नवाचार की दौड़ में एक ठोस प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करता है।

यह जानने के लिए कि कैसे मेलानॉक्स इन्फिनिबैंड GPU नेटवर्किंग समाधान आपके एआई मॉडल प्रशिक्षण इन्फ्रास्ट्रक्चर को अनुकूलित कर सकते हैं, हम एक प्रमाणित NVIDIA नेटवर्किंग पार्टनर से परामर्श करने की सलाह देते हैं। अपने विशिष्ट वर्कलोड द्वारा प्राप्त किए जा सकने वाले प्रदर्शन और दक्षता लाभों को मॉडल करने के लिए एक व्यक्तिगत आर्किटेक्चर समीक्षा का अनुरोध करें।