Solution d'accélération de l'entraînement IA : Intégration des clusters DPU et GPU Mellanox

La croissance exponentielle de l'intelligence artificielle a créé des exigences sans précédent sur l'infrastructure informatique,particulièrement dans les environnements de formation distribués où des milliers de GPU doivent travailler en concertComme les paramètres du modèle s'élargissent à des milliards et que les ensembles de données s'étendent à des pétaoctets, les architectures de serveurs traditionnelles luttent contre les frais de communication, les goulots d'étranglement du mouvement des données,et une utilisation inefficace des ressources. Cet article examine la façon dont leDPU de Mellanox(Unité de traitement des données) se transformeFormation à l'IAl'infrastructure en déchargeant les fonctions critiques de réseau, de stockage et de sécurité des hôtes CPU, créant ainsi desRéseaux GPUdes environnements offrant des performances et une efficacité révolutionnaires pour les charges de travail d'apprentissage automatique à grande échelle.

L'architecture traditionnelle des centres de données a atteint ses limites pour prendre en charge les charges de travail modernes de l'IA. Dans les systèmes conventionnels, les processeurs hôtes doivent gérer les réseaux, le stockage,et protocoles de sécurité parallèlement au traitement des applications, créant des frais généraux importants qui réduisent l'efficacité globale du système.Formation à l'IAL'analyse de l'industrie révèle que dans les clusters d'IA typiques, les capacités d'accélérateur sont plus élevées que les capacités d'accélérateur.25-40% des cycles de la CPU hôte sont consommés par des tâches d'infrastructure plutôt que par des calculs, créant un goulot d'étranglement important qui limite le retour sur investissement dans l'infrastructure GPU.en faisant de la nouvelle approche architecturale essentielle pour le progrès continu de l'intelligence artificielle.

• Frais généraux de communication:L'entraînement distribué nécessite une synchronisation constante des gradients entre des centaines ou des milliers de GPU, créant une pression immense sur l'infrastructure réseau qui devient souvent le principal goulot d'étranglement.
• Les goulots d'étranglement liés au prétraitement des données:L'alimentation des données dans les processus d'entraînement nécessite des opérations d'E/S massives qui rivalisent avec les tâches de calcul pour les ressources de CPU et de mémoire.
• Sécurité et multi-locataire:Les environnements de recherche partagés nécessitent un isolement solide entre les projets et les utilisateurs sans sacrifier les performances.
• Complicité de la gestion:Orchestrer des milliers de GPU sur plusieurs racks nécessite des capacités sophistiquées de provisionnement, de surveillance et de dépannage.
• Efficacité énergétique et de coût:La consommation d'énergie et les contraintes d'espace deviennent des préoccupations importantes à l'échelle, nécessitant une performance optimale par watt et par unité de rack.

Ces défis exigent une réflexion fondamentale de l'architecture des centres de données spécifiquement pourFormation à l'IAles charges de travail.

LeDPU de Mellanoxreprésente un changement de paradigme dans l'architecture des centres de données, déplaçant les fonctions d'infrastructure des CPU hôtes vers des processeurs spécialisés conçus spécifiquement pour le mouvement des données, la sécurité,et opérations de stockageCette approche crée une architecture désagrégée où chaque composant se spécialise dans sa fonction optimale: GPU pour le calcul, CPU pour la logique d'application et DPU pour les services d'infrastructure.

• Réseau accéléré par matériel:LeDPU de Mellanoxincorporant des adaptateurs réseau ConnectX avancés dotés de la technologie RDMA (accès direct à la mémoire à distance),permettant une communication directe GPU-GPU à travers le réseau avec une implication minimale du processeur et une latence ultra-faible.
• L'informatique en réseau:La technologie SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) décharge les opérations de communication collective (comme MPI all-reduce) des serveurs vers les commutateurs réseau,accélérer considérablement la synchronisation de l'entraînement distribué.
• Décharges de stockage:NVMe accéléré par matériel sur les tissus (NVMe-oF) permet un accès direct aux périphériques de stockage distants, contournant les processeurs hôtes et réduisant les goulots d'étranglement de chargement de données pendant la formation.
• Isolement de sécurité:Les capacités de confiance et d'isolement basées sur le matériel permettent une multi-occupation sécurisée sans frais généraux de performance, ce qui est essentiel pour les environnements de recherche partagés.
• Gestion des infrastructures:Les DPU fournissent des capacités de gestion hors bande pour une surveillance, un approvisionnement et une maintenance améliorés des serveurs GPU.

Cette approche globale transformeRéseaux GPUIl s'agit d'un outil qui permet de transformer un goulet d'étranglement potentiel en un avantage concurrentiel pour les organisations de recherche sur l'IA.

Les déploiements deDPU de MellanoxLa technologie dans les environnements d'IA de production démontre des améliorations significatives sur tous les indicateurs de performance clés.Les données suivantes représentent des résultats agrégés de multiples implémentations à grande échelle:

Ces mesures se traduisent directement par des cycles de recherche plus rapides, des coûts de calcul plus faibles et la capacité de résoudre des problèmes plus complexes dans des limites pratiques.

L'intégration desDPU de MellanoxLa technologie avec les grappes de GPU représente plus qu'une amélioration progressive, elle constitue un changement architectural fondamental qui répond aux défis fondamentaux de la technologie moderne.Formation à l'IAEn déchargeant les fonctions d'infrastructure sur des processeurs spécialisés, les organisations peuvent atteindre des niveaux sans précédent de performance, d'efficacitéet l'évolutivité dans leurs initiatives d'apprentissage automatiqueCette approche garantit l'avenir des investissements dans les infrastructures d'IA en créant une base flexible et définie par logiciel qui peut s'adapter aux exigences en évolution de la charge de travail et des technologies émergentes.

À mesure que les modèles d'IA continuent de croître en taille et en complexité, l'importance stratégique des infrastructures optimisées ne fera qu'augmenter.Les organisations qui adoptent aujourd'hui des architectures accélérées par DPU obtiendront des avantages concurrentiels significatifs en termes de vitesse de recherche, l'efficacité opérationnelle et la capacité de calcul.