สูตรเร่งการฝึกอบรม AI: การบูรณาการของ Mellanox DPU และ GPU Cluster

เนื่องจากโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) เติบโตขึ้นอย่างทวีคูณในด้านขนาดและความซับซ้อน สถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงเข้าใกล้ขีดจำกัด ความต้องการพลังการประมวลผลอย่างไม่สิ้นสุดใน ฝึกอบรม AI ทำให้ ประสิทธิภาพสูง ที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่การปรับปรุงให้เหมาะสม แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐาน โซลูชันสรุปนี้จะสำรวจว่าการผสานรวมเชิงกลยุทธ์ของ แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน สร้างระนาบโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่เร่งความเร็ว ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ GPU บรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในการวิจัยและพัฒนา AI (หน่วยประมวลผลข้อมูล) ภายในคลัสเตอร์ GPU ช่วยแก้ไขปัญหาคอขวดที่สำคัญได้อย่างไร ลดภาระของ CPU โฮสต์ และปลดล็อกประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดในระดับใหม่สำหรับเวิร์กโหลด AI ขนาดใหญ่

ยุคของโมเดลที่มีพารามิเตอร์หลายล้านล้านตัวได้สร้างคลัสเตอร์ GPU ให้เป็นเครื่องยนต์ของ AI สมัยใหม่ อย่างไรก็ตาม เมื่อคลัสเตอร์ขยายขนาดเป็น GPU หลายพันตัว ปัญหาใหม่ก็เกิดขึ้น: CPU ของเซิร์ฟเวอร์โฮสต์จะถูกครอบงำด้วยการเคลื่อนย้ายข้อมูล การจัดตารางเวลา และงานการสื่อสาร ภาระงานนี้ ซึ่งรวมถึงเครือข่าย, I/O ที่เก็บข้อมูล และโปรโตคอลความปลอดภัย สามารถใช้รอบ CPU ของเซิร์ฟเวอร์ได้มากกว่า 30%—รอบที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับกระบวนการฝึกอบรม AI ที่แท้จริง ความไร้ประสิทธิภาพนี้จะเพิ่มเวลาในการฝึกอบรมและต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) โดยตรง

ปัญหาคอขวดหลักในการ ฝึกอบรม AI ขนาดใหญ่ไม่ได้อยู่ที่ FLOPS ดิบอีกต่อไป แต่เป็นความไร้ประสิทธิภาพในระบบในไปป์ไลน์ข้อมูล ความท้าทายที่สำคัญ ได้แก่:

• CPU Starvation: CPU โฮสต์ติดขัดในการจัดการสแต็กเครือข่าย (TCP/IP), ไดรเวอร์ที่เก็บข้อมูล และการจำลองเสมือน ทำให้มีทรัพยากรน้อยลงสำหรับเฟรมเวิร์ก AI
• คอขวด I/O: การย้ายชุดข้อมูลจำนวนมากจากที่เก็บข้อมูลไปยังหน่วยความจำ GPU ทำให้เกิดความแออัดบนบัส PCIe และเครือข่าย ซึ่งนำไปสู่เวลาว่างของ GPU
• ภาระงานด้านความปลอดภัย: ในสภาพแวดล้อมแบบหลายผู้เช่า การใช้การเข้ารหัสและนโยบายความปลอดภัยจะเพิ่มภาระให้กับ CPU โฮสต์
• ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพสูง ที่ไม่มีประสิทธิภาพ: การดำเนินการสื่อสารแบบรวม (เช่น All-Reduce) ได้รับการจัดการในซอฟต์แวร์ ทำให้เกิดความหน่วงและจังหวะที่ทำให้การฝึกอบรมแบบซิงโครไนซ์ช้าลง

ความท้าทายเหล่านี้สร้างสถานการณ์ที่ GPU ราคาแพงต้องรอข้อมูล ซึ่งช่วยลดการใช้ประโยชน์โดยรวมและ ROI ของโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างมาก

Mellanox DPU แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน สร้างระนาบโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่เร่งความเร็ว ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ GPU บรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในการวิจัยและพัฒนา AIMellanox DPU เปลี่ยนแปลงคลัสเตอร์ AI ได้อย่างไร:

• Mellanox DPU แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน สร้างระนาบโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่เร่งความเร็ว ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ GPU บรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในการวิจัยและพัฒนา AIการสื่อสารแบบเร่งความเร็ว:
• DPU มี Remote Direct Memory Access (RDMA) ที่ลดภาระของฮาร์ดแวร์ ซึ่งช่วยให้ GPU สามารถเข้าถึงหน่วยความจำของ GPU อื่นๆ ทั่วทั้งเครือข่ายได้โดยตรงด้วยความหน่วงต่ำมาก ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของ เครือข่าย GPU ประสิทธิภาพสูงการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น:
• ด้วย CPU โฮสต์ที่ได้รับการบรรเทาจากหน้าที่โครงสร้างพื้นฐาน การปรับขนาดคลัสเตอร์จึงไม่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของภาระงาน CPU แบบเชิงเส้น ซึ่งช่วยให้สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพและคาดการณ์ได้มากขึ้นไปยังจำนวนโหนดจำนวนมากความปลอดภัยแบบ Zero-Trust:
• DPU ช่วยให้สามารถใช้รูปแบบความปลอดภัยแบบ "zero-trust" ได้โดยการจัดหารากฐานความน่าเชื่อถือที่แยกด้วยฮาร์ดแวร์ การจัดการคีย์ และความสามารถในการเรียกใช้แอปพลิเคชันความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่แยกบน DPU เอง แยกจากโฮสต์ผลลัพธ์ที่วัดได้: ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และ TCO Gains

Mellanox DPU แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน สร้างระนาบโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่เร่งความเร็ว ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ GPU บรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในการวิจัยและพัฒนา AIเมตริก

บทสรุป: การสร้างอนาคตของโครงสร้างพื้นฐาน AI

Mellanox DPU แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมพื้นฐาน สร้างระนาบโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะที่เร่งความเร็ว ซึ่งช่วยให้คลัสเตอร์ GPU บรรลุระดับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในการวิจัยและพัฒนา AI