मेल्लानॉक्स एआई लार्ज मॉडल ट्रेनिंग नेटवर्क आर्किटेक्चर विश्लेषण

सांता क्लारा, कैलिफ़ोर्निया.जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मॉडल आकार और जटिलता में तेजी से बढ़ते हैं, पारंपरिक नेटवर्क आर्किटेक्चरएआई मॉडल प्रशिक्षणदक्षता. NVIDIA केमेलनॉक्स इन्फिनिबैंडप्रौद्योगिकी इस चुनौती का सामना कर रही है, उच्च प्रदर्शन प्रदान कर रही हैजीपीयू नेटवर्कसंचार बाधाओं के बिना कल के फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा।

आधारभूत मॉडल में लाखों से लेकर खरबों मापदंडों के विकास ने प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं को मौलिक रूप से बदल दिया है। जहां एक बार गणना सीमित कारक थी,आज के बड़े पैमाने पर समानांतरएआई मॉडल प्रशिक्षणकार्यभारों को हजारों जीपीयू में ग्रेडिएंट और मापदंडों को सिंक्रनाइज़ करने की क्षमता द्वारा सीमित किया जाता है।मानक ईथरनेट नेटवर्क महत्वपूर्ण विलंबता और बैंडविड्थ सीमाओं को पेश करते हैं जो बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण नौकरियों के लिए समग्र क्लस्टर दक्षता को 50% से कम कर सकते हैं, उन्नत बना रहा हैजीपीयू नेटवर्कसमाधान न केवल फायदेमंद बल्कि आवश्यक हैं।

मेलनॉक्स इन्फिनिबैंडप्रौद्योगिकी कई महत्वपूर्ण फायदे प्रदान करती है जो इसे बड़े पैमाने पर एआई प्रशिक्षण वातावरण के लिए आदर्श बनाती हैः

• अल्ट्रा-लो लेटेंसीः600 नैनोसेकंड से कम अंत-से-अंत विलंबता के साथ, इनफिनिबैंड संचार ओवरहेड को कम करता है जो वितरित प्रशिक्षण को पीड़ित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि जीपीयू अधिक समय कंप्यूटिंग और कम समय प्रतीक्षा करते हैं।
• उच्च बैंडविड्थ घनत्वःएनडीआर 400जी इन्फिनिबैंड प्रति पोर्ट बैंडविड्थ 400जीबी/एस प्रदान करता है, जिससे जीपीयू के बीच निर्बाध डेटा आदान-प्रदान संभव होता है और ईथरनेट विकल्पों की तुलना में 70% तक कम ऑपरेशन समय होता है।
• इन-नेटवर्क कंप्यूटिंग:Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) तकनीक नेटवर्क स्विचों के भीतर एग्रीगेशन ऑपरेशन करती है,नाटकीय रूप से नोड्स के बीच स्थानांतरित डेटा की मात्रा को कम करना और सामूहिक संचालन में तेजी लाना.
• अनुकूली रूटिंगःगतिशील पथ चयन उपलब्ध बैंडविड्थ का इष्टतम उपयोग सुनिश्चित करता है और नेटवर्क भीड़भाड़ को रोकता है, पीक संचार अवधि के दौरान भी लगातार प्रदर्शन बनाए रखता है।

InfiniBand और वैकल्पिक प्रौद्योगिकियों के बीच प्रदर्शन अंतर मॉडल आकार और क्लस्टर पैमाने में वृद्धि के साथ तेजी से महत्वपूर्ण हो जाता है।निम्नलिखित तालिका में 512-जीपीयू क्लस्टर पर 100 बिलियन पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तुलनात्मक प्रदर्शन मीट्रिक दिखाया गया है:

की श्रेष्ठतामेलनॉक्स इन्फिनिबैंडके लिएएआई मॉडल प्रशिक्षणइसका प्रदर्शन अग्रणी एआई अनुसंधान संस्थानों और क्लाउड प्रदाताओं में इसकी स्वीकृति से होता है।प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों ने 10 से अधिक समूहों पर बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करते समय 90% से अधिक स्केलिंग दक्षता प्राप्त करने की सूचना दी हैइनफिनिबैंड प्रौद्योगिकी के साथ इंटरकनेक्टेड,000 GPUs। यह प्रदर्शन स्तर शोधकर्ताओं को पहले की तुलना में अधिक तेज़ी से पुनरावृत्ति करने और बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है,एआई नवाचार की गति को तेज करना.

जैसे-जैसे एआई मॉडल आकार और जटिलता में बढ़ते जाते हैं, नेटवर्क प्रशिक्षण दक्षता निर्धारित करने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।मेलनॉक्स इन्फिनिबैंडप्रौद्योगिकी पहले से ही 800G और उससे आगे के समर्थन के लिए विकसित हो रही है, यह सुनिश्चित करना कि नेटवर्क बुनियादी ढांचा भविष्य के एआई प्रगति में सीमित कारक नहीं बन जाएगा।वास्तुकला के अंतर्निहित समर्थन के लिए इन-नेटवर्क कंप्यूटिंग भी प्रदान करता है एक मार्ग के लिए और भी अधिक परिष्कृत offloading के सामूहिक संचालन में भविष्य.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति को आगे बढ़ाने के बारे में गंभीर संगठनों के लिए, सही नेटवर्क बुनियादी ढांचे में निवेश करना सही जीपीयू का चयन करने के समान महत्वपूर्ण है।मेलनॉक्स इन्फिनिबैंडवास्तुकला प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी,और एआई बुनियादी ढांचे के निवेश पर अधिकतम रिटर्न और एआई की अगली पीढ़ी की सफलताओं के लिए खोज के समय को तेज करने के लिए आवश्यक दक्षता.