Analyse de l'architecture réseau de Mellanox pour la prise en charge de l'entraînement de grands modèles d'IA

Résumé :Alors que les exigences informatiques de l'intelligence artificielle explosent, le réseau est devenu le goulot d'étranglement critique. Cette analyse explore comment les technologies avancées de réseau GPU de Mellanox InfiniBand conçoivent la structure haute performance et à faible latence essentielle pour un entraînement de modèles d'IA efficace et évolutif des grands modèles linguistiques et autres réseaux neuronaux complexes.

Le paradigme de l'entraînement de modèles d'IA est passé des configurations à serveur unique aux calculs massivement parallèles sur des milliers de GPU. Dans ces clusters distribués, le temps passé à transférer des données entre les GPU peut souvent dépasser le temps passé sur le calcul réel. Les analyses de l'industrie suggèrent que, pour les clusters à grande échelle, les goulots d'étranglement du réseau peuvent entraîner une chute des taux d'utilisation des GPU en dessous de 50 %, ce qui représente un gaspillage important de ressources informatiques et d'investissements en capital. Un réseau GPU efficace n'est plus un luxe ; c'est le pivot fondamental pour atteindre des performances élevées et un retour sur investissement.

La technologie Mellanox (désormais intégrée à NVIDIA) InfiniBand est conçue dès le départ pour répondre aux exigences strictes de l'informatique haute performance et de l'IA. Son architecture offre plusieurs avantages clés par rapport à l'Ethernet traditionnel pour la connexion des GPU :

• Très faible latence : Latence de bout en bout inférieure à 600 nanosecondes, ce qui réduit considérablement les temps d'attente de communication entre les nœuds.
• Bande passante élevée : Prise en charge des vitesses de 200 Gbit/s (HDR) et 400 Gbit/s (NDR) par port, garantissant que les données circulent vers les GPU sans interruption.
• Accès direct à la mémoire à distance (RDMA) : Permet aux GPU de différents serveurs de lire et d'écrire directement dans la mémoire de l'autre, en contournant le processeur et le noyau du système d'exploitation. Ce « contournement du noyau » réduit considérablement la surcharge et la latence.

Au-delà de la vitesse brute, Mellanox InfiniBand intègre des technologies sophistiquées qui sont essentielles pour les entraînement de modèles d'IA à grande échelle.

SHARP est une technologie informatique révolutionnaire en réseau. Au lieu d'envoyer toutes les données à un nœud de calcul pour l'agrégation (par exemple, dans les opérations all-reduce courantes dans l'entraînement), SHARP effectue l'opération d'agrégation dans les commutateurs réseau eux-mêmes. Cela réduit considérablement le volume de données traversant le réseau et réduit le temps de communication collective jusqu'à 50 %, ce qui accélère directement les délais d'entraînement.

La structure d'InfiniBand utilise un routage adaptatif pour distribuer dynamiquement le trafic sur plusieurs chemins, empêchant les points chauds et la congestion des liaisons. Combiné à des mécanismes avancés de contrôle de la congestion, cela garantit une livraison de données prévisible et efficace, même dans les modèles de communication non uniformes typiques des charges de travail d'IA.

Les avantages d'une structure InfiniBand se traduisent directement par des résultats concrets pour les projets d'IA. Le tableau suivant illustre les améliorations de performances typiques observées dans les environnements d'entraînement à grande échelle :

Pour les entreprises et les établissements de recherche qui souhaitent repousser les limites de l'IA, investir dans un réseau haute performance est aussi crucial qu'investir dans des GPU puissants. Mellanox InfiniBand fournit une architecture évolutive et éprouvée qui élimine le goulot d'étranglement du réseau, maximise l'investissement dans les GPU et raccourcit considérablement le cycle de développement des nouveaux modèles d'IA. En permettant une itération plus rapide et des expériences plus complexes, il offre un avantage concurrentiel tangible dans la course à l'innovation en matière d'IA.

Pour en savoir plus sur la façon dont les solutions de réseau GPU Mellanox InfiniBand peuvent optimiser votre infrastructure d'entraînement de modèles d'IA, nous vous recommandons de consulter un partenaire réseau NVIDIA certifié. Demandez une revue d'architecture personnalisée pour modéliser les gains de performances et d'efficacité que vos charges de travail spécifiques pourraient obtenir.