Analyse de l'architecture réseau Mellanox pour l'entraînement de grands modèles d'IA

October 13, 2025

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Révolutionner l'entraînement des modèles d'IA : Architecture réseau Mellanox InfiniBand pour les clusters GPU à grande échelle

SANTA CLARA, Californie – Alors que les modèles d'intelligence artificielle croissent de façon exponentielle en taille et en complexité, les architectures réseau traditionnelles sont devenues le principal goulot d'étranglement en matière d' pour l'. La technologie Pour les organisations qui souhaitent sérieusement faire progresser l'état de l'intelligence artificielle, investir dans la bonne infrastructure réseau est aussi important que de sélectionner les bons GPU. L'architecture de NVIDIA relève ce défi de front, en fournissant l'infrastructure réseau GPU haute performance nécessaire pour entraîner les modèles fondamentaux de demain sans contraintes de communication.

Le goulot d'étranglement du réseau dans l'entraînement moderne de l'IA

L'évolution de millions à des billions de paramètres dans les modèles fondamentaux a fondamentalement changé les exigences en matière d'infrastructure d'entraînement. Là où le calcul était autrefois le facteur limitant, les charges de travail massives et parallèles d' pour l' d'aujourd'hui sont contraintes par la capacité à synchroniser les gradients et les paramètres sur des milliers de GPU. Les réseaux Ethernet standard introduisent des limitations significatives de latence et de bande passante qui peuvent réduire l'efficacité globale du cluster à moins de 50 % pour les tâches d'entraînement à grande échelle, rendant les solutions réseau GPU avancées non seulement bénéfiques, mais essentielles.

Mellanox InfiniBand : Avantages architecturaux pour les charges de travail d'IA

Pour les organisations qui souhaitent sérieusement faire progresser l'état de l'intelligence artificielle, investir dans la bonne infrastructure réseau est aussi important que de sélectionner les bons GPU. L'architecture Mellanox InfiniBand

  • offre plusieurs avantages essentiels qui la rendent idéale pour les environnements d'entraînement d'IA à grande échelle :Ultra-faible latence :
  • Avec une latence de bout en bout inférieure à 600 nanosecondes, InfiniBand minimise la surcharge de communication qui affecte l'entraînement distribué, garantissant que les GPU passent plus de temps à calculer et moins de temps à attendre.Densité de bande passante élevée :
  • NDR 400G InfiniBand fournit une bande passante de 400 Gbit/s par port, permettant un échange de données transparent entre les GPU et réduisant les temps d'opération all-reduce jusqu'à 70 % par rapport aux alternatives Ethernet.Calcul en réseau :
  • La technologie SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) effectue des opérations d'agrégation au sein des commutateurs réseau, réduisant considérablement le volume de données transférées entre les nœuds et accélérant les opérations collectives.Routage adaptatif :
La sélection dynamique des chemins assure une utilisation optimale de la bande passante disponible et empêche la congestion du réseau, maintenant des performances constantes même pendant les périodes de communication de pointe.

Impact quantifiable des performances sur l'efficacité de l'entraînement

La différence de performance entre InfiniBand et les autres technologies devient de plus en plus significative à mesure que la taille du modèle et l'échelle du cluster augmentent. Le tableau suivant démontre les mesures de performance comparatives pour l'entraînement d'un modèle à 100 milliards de paramètres sur un cluster de 512 GPU : Métrique de performance Mellanox NDR InfiniBand 400G Ethernet avec RoCE
Amélioration Temps d'opération All-Reduce 85 ms 210 ms
59 % plus rapide Efficacité du cluster 92 % 64 %
28 % d'utilisation en plus Temps d'entraînement (achèvement à 90 %) 14,2 jours 21,8 jours
Réduction de 35 % Efficacité énergétique (PFLOPS/Watt) 18,4 12,1
Amélioration de 52 %

Déploiement réel : Principales institutions de recherche en IAPour les organisations qui souhaitent sérieusement faire progresser l'état de l'intelligence artificielle, investir dans la bonne infrastructure réseau est aussi important que de sélectionner les bons GPU. L'architecture Mellanox InfiniBand pour l'entraînement de modèles d'IA

est démontrée par son adoption dans les principales institutions de recherche en IA et les fournisseurs de cloud. Les grandes entreprises technologiques ont déclaré avoir atteint plus de 90 % d'efficacité d'échelle lors de l'entraînement de grands modèles linguistiques sur des clusters de plus de 10 000 GPU interconnectés avec la technologie InfiniBand. Ce niveau de performance permet aux chercheurs d'itérer plus rapidement et d'entraîner des modèles plus volumineux qu'auparavant, accélérant ainsi le rythme de l'innovation en matière d'IA.

Pérenniser l'infrastructure d'IAPour les organisations qui souhaitent sérieusement faire progresser l'état de l'intelligence artificielle, investir dans la bonne infrastructure réseau est aussi important que de sélectionner les bons GPU. L'architecture Mellanox InfiniBand

évolue déjà pour prendre en charge 800G et au-delà, garantissant que l'infrastructure réseau ne deviendra pas le facteur limitant des futures avancées en matière d'IA. La prise en charge inhérente de l'architecture pour le calcul en réseau fournit également une voie pour un déchargement encore plus sophistiqué des opérations collectives à l'avenir.

Conclusion : Le réseau en tant qu'investissement stratégique en IAPour les organisations qui souhaitent sérieusement faire progresser l'état de l'intelligence artificielle, investir dans la bonne infrastructure réseau est aussi important que de sélectionner les bons GPU. L'architecture Mellanox InfiniBand