बड़े पैमाने पर एआई मॉडल प्रशिक्षण का समर्थन करने के लिए मेलनॉक्स के नेटवर्क आर्किटेक्चर का विश्लेषण
September 28, 2025
सारांश:के रूप में कम्प्यूटेशनल मांगों के लिएएआई मॉडल प्रशिक्षणइस लेख में Mellanox (अब NVIDIA का हिस्सा) के उच्च प्रदर्शन वालेजीपीयू नेटवर्कसमाधानों पर आधारितमेलनॉक्स इन्फिनिबैंडप्रौद्योगिकी, बड़े पैमाने पर एआई मॉडल को कुशलता से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक उच्च गति वाले इंटरकनेक्ट का निर्माण कर रहे हैं, प्रशिक्षण समय को हफ्तों से दिनों तक कम कर रहे हैं।
आधुनिक एआई मॉडल के पैमाने, पैरामीटर की गिनती के साथ अरबों के सैकड़ों में उछल, जीपीयू के हजारों के पार समानांतर प्रसंस्करण की आवश्यकता है। इन वितरित समूहों में,समय GPUs अन्य नोड्स से डेटा की प्रतीक्षा में खर्च करते हैंउद्योग के विश्लेषणों से पता चलता है कि बड़े पैमाने पर समूहों में, अक्षम नेटवर्क महंगी GPU कंप्यूटेशनल पावर का 50% से अधिक निष्क्रिय छोड़ सकते हैं। नेटवर्क अब एक साधारण डेटा पाइप नहीं है;यह एआई सुपर कंप्यूटर का केंद्रीय तंत्रिका तंत्र है.
मेलनॉक्स इन्फिनिबैंड उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) और एआई वातावरण में जीपीयू को जोड़ने के लिए वास्तविक मानक के रूप में उभरा है।इसकी वास्तुकला को वितरित प्रौद्योगिकी द्वारा उत्पन्न चुनौतियों को पूरा करने के लिए बनाया गया है।एआई मॉडल प्रशिक्षणमुख्य तकनीकी लाभों में शामिल हैंः
- अति-कम विलंबता और उच्च बैंडविड्थःनैनोसेकंड के पैमाने पर विलंबता और 400 Gb/s (NDR) से अधिक बैंडविड्थ प्रदान करता है, जिससे न्यूनतम देरी के साथ GPU के बीच डेटा प्रवाह सुनिश्चित होता है।
- रिमोट डायरेक्ट मेमोरी एक्सेस (RDMA):GPU को सीपीयू और ऑपरेटिंग सिस्टम के कर्नेल को दरकिनार करते हुए सीधे अन्य GPU की मेमोरी से पढ़ने और लिखने में सक्षम बनाता है। यह विलंबता और CPU ओवरहेड को काफी कम करता है।
- SharpTM इन-नेटवर्क कंप्यूटिंगःएक क्रांतिकारी विशेषता जो कमी संचालन (जैसे MPI_ALLREDUCE) को नेटवर्क में स्वयं स्विच करता है। यह नेटवर्क को निष्क्रिय से सक्रिय में बदल देता है,एआई प्रशिक्षण के लिए मौलिक सामूहिक संचालन में तेजी लाना.
Mellanox InfiniBand की वास्तुशिल्प श्रेष्ठता प्रत्यक्ष रूप से व्यापार और अनुसंधान परिणामों में अनुवादित होती है।बेंचमार्क परीक्षणों में वैकल्पिक नेटवर्किंग प्रौद्योगिकियों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन डेल्टा दिखाई देते हैं.
| प्रशिक्षण परिदृश्य | मानक ईथरनेट नेटवर्क | मेलनॉक्स इन्फिनिबैंड नेटवर्क | दक्षता में वृद्धि |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPU) | ~ 6.5 घंटे | ~ 4.2 घंटे | ३५% तेज |
| BERT-Large (1024 GPUs) | ~ 85 घंटे | ~ 48 घंटे | 43% तेज़ |
ये दक्षता लाभ सीधे कम क्लाउड कंप्यूटिंग लागत, शोधकर्ताओं के लिए तेज़ पुनरावृत्ति चक्र, और एआई-संचालित उत्पादों के लिए तेजी से बाजार में समय में अनुवाद करते हैं।
एआई के प्रक्षेपवक्र के लिए एक नेटवर्क की आवश्यकता है जो स्केलेबल हो सकता है। मेलनॉक्स इन्फिनिबैंड का रोडमैप, 800 जीबी/सेकंड (एक्सडीआर) और उससे आगे की प्रगति के साथ,यह सुनिश्चित करता है कि नेटवर्किंग अगली पीढ़ी के एआई नवाचारों के लिए सीमित कारक नहीं होगी।एनवीडिया के एनजीसी फ्रेमवर्क और कंप्यूटिंग स्टैक के साथ इसका निर्बाध एकीकरण उद्यमों को अपने एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करने के लिए एक समग्र, अनुकूलित समाधान प्रदान करता है।
किसी भी संगठन के लिए बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाने के बारे में गंभीरता से, नेटवर्क बुनियादी ढांचे का अनुकूलन अब वैकल्पिक नहीं है।जीपीयू नेटवर्कके साथमेलनॉक्स इन्फिनिबैंडGPU क्लस्टर पर ROI को अधिकतम करने, अनुसंधान और विकास में तेजी लाने और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए एक रणनीतिक अनिवार्यता है। यह बुनियादी तकनीक है जो कुशल और स्केलेबल को सक्षम करती हैएआई मॉडल प्रशिक्षण.