สูตรเร่งการฝึกอบรม AI: การบูรณาการของ Mellanox DPU และ GPU Cluster

ทั่วโลก, [วันที่] – ความก้าวหน้าอย่างไม่หยุดยั้งของปัญญาประดิษฐ์กำลังผลักดันโครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณไปสู่ขีดจำกัด โมเดล AI สมัยใหม่ที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการฝึกอบรมบนฮาร์ดแวร์ทั่วไป ซึ่งสร้างปัญหาคอขวดที่สำคัญสำหรับนวัตกรรมและเวลาในการออกสู่ตลาด หัวใจของความท้าทายนี้อยู่ที่ส่วนประกอบที่สำคัญแต่ถูกมองข้ามบ่อยครั้ง: เครือข่าย บทความนี้สำรวจโซลูชันการเปลี่ยนแปลงที่แบ่งเบาภาระ เร่งความเร็ว และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เน้นข้อมูลโดยการรวม Mellanox DPU (Data Processing Unit) เข้ากับคลัสเตอร์ GPU ที่หนาแน่น สร้างสถาปัตยกรรมแบบองค์รวมที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการเร่ง ฝึกอบรม AI และเหนือกว่า เครือข่าย GPU.

สาขา AI กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ ขนาดของโมเดล เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และโมเดลพื้นฐานกำลังเติบโตแบบทวีคูณ ทำให้ต้องเปลี่ยนจากการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์เดียวไปเป็นคลัสเตอร์การคำนวณขนาดใหญ่ที่กระจายตัว ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ GPU หลายพันตัวต้องทำงานประสานกัน สื่อสารกันอย่างต่อเนื่องเพื่อซิงโครไนซ์ข้อมูลและเกรเดียนต์ ประสิทธิภาพของการสื่อสารนี้ ซึ่งกำหนดโดยเครือข่าย กลายเป็นตัวกำหนดหลักของเวลาในการฝึกอบรมโดยรวมและการใช้ทรัพยากร แนวทางดั้งเดิมในการใช้ CPU ของเซิร์ฟเวอร์เพื่อจัดการเครือข่าย ที่เก็บข้อมูล และโปรโตคอลความปลอดภัยไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป เนื่องจากเป็นการขโมยรอบการทำงานอันมีค่าจากงานคำนวณหลัก

องค์กรที่ปรับใช้คลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่สำหรับการ ฝึกอบรม AI เผชิญกับความท้าทายที่เชื่อมโยงกันหลายประการ ซึ่งขัดขวางประสิทธิภาพและเพิ่มต้นทุน:

• โอเวอร์เฮดของ CPU: CPU โฮสต์กลายเป็นปัญหาคอขวด ซึ่งถูกครอบงำด้วยโอเวอร์เฮดของการประมวลผลสแต็กการสื่อสาร (เช่น TCP/IP) ไดรเวอร์ที่เก็บข้อมูล และงานจำลองเสมือน ทำให้มีความจุสำหรับเวิร์กโหลด AI น้อยลง
• การสื่อสารที่ไม่มีประสิทธิภาพ: เครือข่ายมาตรฐานสามารถนำเสนอความหน่วงแฝงและจิ๊กเกอร์ที่สำคัญในระหว่างการดำเนินการแบบ all-reduce ที่สำคัญสำหรับการซิงโครไนซ์เกรเดียนต์ในโหนดต่างๆ ใน เครือข่าย GPU ซึ่งนำไปสู่ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน รอข้อมูล—ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "straggling"
• การไหลของข้อมูลไม่เพียงพอ: กระบวนการฝึกอบรมเป็นไปป์ไลน์ข้อมูล หากไม่สามารถป้อนข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลไปยัง GPU ได้ในอัตราที่เพียงพอ ตัวเร่งความเร็วที่ทรงพลังที่สุดจะถูกใช้งานน้อยเกินไป ทำให้การลงทุนด้านทุนสูญเปล่า
• โอเวอร์เฮดด้านความปลอดภัยและการเช่าใช้หลายรายการ: การบังคับใช้การแยกความปลอดภัยและการเช่าใช้หลายรายการในคลัสเตอร์ที่ใช้ร่วมกันจะเพิ่มภาระให้กับ CPU ทำให้เกิดความซับซ้อนและการลดทอนประสิทธิภาพ

โซลูชันสำหรับปัญหาคอขวดเหล่านี้คือการแบ่งเบาภาระงานที่เน้นโครงสร้างพื้นฐานจาก CPU โฮสต์ไปยังฮาร์ดแวร์เฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นั้น: Mellanox DPU DPU เป็นโปรเซสเซอร์ปฏิวัติวงการที่รวมแกน Arm ที่ทรงพลังเข้ากับอินเทอร์เฟซเครือข่ายประสิทธิภาพสูงและเครื่องมือข้อมูลที่ตั้งโปรแกรมได้

เมื่อรวมเข้ากับเซิร์ฟเวอร์ GPU Mellanox DPU จะสร้างสถาปัตยกรรมที่แยกส่วน ซึ่งเปลี่ยนประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ AI:

• เครือข่ายที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์: DPU แบ่งเบาภาระสแต็กการสื่อสารทั้งหมดจากโฮสต์ จัดการงานที่สำคัญในฮาร์ดแวร์ ซึ่งรวมถึงการรองรับ RoCE (RDMA over Converged Ethernet) ซึ่งช่วยให้ GPU แลกเปลี่ยนข้อมูลโดยตรงผ่านเครือข่ายโดยมีความหน่วงแฝงน้อยที่สุดและไม่มีการมีส่วนร่วมของ CPU ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เครือข่าย GPU.
• การแบ่งเบาภาระที่เก็บข้อมูล: DPU สามารถจัดการการเข้าถึงที่เก็บข้อมูลที่แนบมากับเครือข่ายได้โดยตรง ดึงข้อมูลชุดข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้าและย้ายไปยังหน่วยความจำ GPU โดยตรง เพื่อให้มั่นใจว่ามีการป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วเพื่อให้ตัวเร่งความเร็วอิ่มตัวอย่างเต็มที่
• ความปลอดภัยและการแยกส่วนที่ได้รับการปรับปรุง: DPU มอบโซนความไว้วางใจที่ฝังอยู่ในฮาร์ดแวร์ สามารถจัดการนโยบายความปลอดภัย การเข้ารหัส และการแยกผู้เช่าในอัตราบรรทัด แบ่งเบาภาระงานเหล่านี้จากโฮสต์ และมอบสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ
• การจัดการที่ปรับขนาดได้: DPUs มอบแพลตฟอร์มที่สอดคล้องกันสำหรับการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ทำให้สามารถปรับขนาดคลัสเตอร์ได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องเพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงาน

การรวม Mellanox DPU เข้ากับคลัสเตอร์ AI ช่วยให้เกิดการปรับปรุงที่วัดผลได้และน่าทึ่ง ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลกำไร:

ยุคของ AI ยังเป็นยุคของการคำนวณที่เน้นข้อมูล ความสำเร็จไม่ได้ถูกกำหนดโดยความหนาแน่นของการคำนวณเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่โดยวิธีที่ข้อมูลเคลื่อนที่ระหว่างการคำนวณ ที่เก็บข้อมูล และผ่านเครือข่ายอย่างมีประสิทธิภาพ Mellanox DPU ตอบสนองความต้องการนี้โดยตรง โดยมอบข่าวกรองที่จำเป็นในเส้นทางข้อมูลเพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ GPU ทุกตัวในคลัสเตอร์ ด้วยการขจัดปัญหาคอขวดใน เครือข่าย GPU และการจัดเตรียมข้อมูล ทำให้ปูทางไปสู่ความก้าวหน้าได้เร็วขึ้น ลดต้นทุนการดำเนินงาน และโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น แนวทางแบบบูรณาการนี้กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับทุกคนที่จริงจังกับการ ฝึกอบรม AI