สูตรเร่งการฝึกอบรม AI: การบูรณาการของ Mellanox DPU และ GPU Cluster

การเติบโตแบบทวีคูณของปัญญาประดิษฐ์ได้สร้างความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมแบบกระจายที่ต้องใช้ GPU หลายพันตัวทำงานร่วมกัน เมื่อพารามิเตอร์ของแบบจำลองขยายไปสู่ระดับล้านล้านและชุดข้อมูลขยายไปสู่ระดับเพตาไบต์ สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิมต้องดิ้นรนกับค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร คอขวดการเคลื่อนย้ายข้อมูล และการใช้ทรัพยากรที่ไม่เกิดประโยชน์สูงสุด บทความนี้จะสำรวจว่า การฝึกอบรม AI (หน่วยประมวลผลข้อมูล) เปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐาน เนื่องจากแบบจำลอง AI ยังคงเติบโตในขนาดและความซับซ้อน ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น องค์กรที่นำสถาปัตยกรรมที่เร่งด้วย DPU มาใช้ในปัจจุบันจะได้รับข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในด้านความเร็วในการวิจัย ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความสามารถในการคำนวณ อย่างไร โดยการแบ่งเบาภาระการทำงานของเครือข่าย การจัดเก็บข้อมูล และฟังก์ชันความปลอดภัยที่สำคัญจากโฮสต์ CPU สร้างสภาพแวดล้อม ผลลัพธ์เชิงปริมาณ: ประสิทธิภาพที่วัดได้และผลกำไรด้านประสิทธิภาพ ที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งให้ประสิทธิภาพและความมีประสิทธิภาพที่ก้าวล้ำสำหรับเวิร์กโหลดการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่

สถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมได้มาถึงขีดจำกัดในการรองรับเวิร์กโหลด AI สมัยใหม่ ในระบบทั่วไป CPU โฮสต์ต้องจัดการโปรโตคอลเครือข่าย การจัดเก็บข้อมูล และความปลอดภัยควบคู่ไปกับการประมวลผลแอปพลิเคชัน ซึ่งสร้างค่าใช้จ่ายจำนวนมากที่ลดประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ สำหรับคลัสเตอร์ เนื่องจากแบบจำลอง AI ยังคงเติบโตในขนาดและความซับซ้อน ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น องค์กรที่นำสถาปัตยกรรมที่เร่งด้วย DPU มาใช้ในปัจจุบันจะได้รับข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในด้านความเร็วในการวิจัย ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความสามารถในการคำนวณ สิ่งนี้แปลว่า GPU กำลังรอข้อมูล ทรัพยากรตัวเร่งความเร็วราคาแพงที่ถูกใช้งานน้อยเกินไป และเวลาการฝึกอบรมที่ยาวนานขึ้น การวิเคราะห์อุตสาหกรรมเปิดเผยว่าในคลัสเตอร์ AI ทั่วไป รอบ CPU โฮสต์ 25-40% ถูกใช้ไปกับงานโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าการคำนวณ ซึ่งสร้างคอขวดจำนวนมากที่จำกัดผลตอบแทนจากการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน GPU ความไร้ประสิทธิภาพนี้กลายเป็นปัญหามากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อขนาดคลัสเตอร์เพิ่มขึ้น ทำให้แนวทางสถาปัตยกรรมใหม่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในปัญญาประดิษฐ์

• ค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร: การฝึกอบรมแบบกระจายต้องมีการซิงโครไนซ์การไล่ระดับสีอย่างต่อเนื่องใน GPU หลายร้อยหรือหลายพันตัว ซึ่งสร้างแรงกดดันอย่างมากต่อโครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย ซึ่งมักจะกลายเป็นคอขวดหลัก
• คอขวดการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น: การป้อนข้อมูลไปยังกระบวนการฝึกอบรมต้องใช้การดำเนินการ I/O จำนวนมาก ซึ่งแข่งขันกับงานคำนวณสำหรับทรัพยากร CPU และหน่วยความจำ
• ความปลอดภัยและการใช้งานร่วมกัน: สภาพแวดล้อมการวิจัยที่ใช้ร่วมกันต้องมีการแยกโครงการและผู้ใช้ออกจากกันอย่างแข็งแกร่งโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ
• ความซับซ้อนในการจัดการ: การจัดระเบียบ GPU หลายพันตัวในหลายๆ แร็คต้องใช้ความสามารถในการจัดเตรียม การตรวจสอบ และการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน
• ประสิทธิภาพด้านพลังงานและต้นทุน: การใช้พลังงานและข้อจำกัดด้านพื้นที่กลายเป็นข้อกังวลที่สำคัญในระดับต่างๆ ซึ่งต้องใช้ประสิทธิภาพสูงสุดต่อวัตต์และต่อหน่วยแร็ค

ความท้าทายเหล่านี้เรียกร้องให้มีการพิจารณาใหม่ในสถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโหลด เนื่องจากแบบจำลอง AI ยังคงเติบโตในขนาดและความซับซ้อน ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น องค์กรที่นำสถาปัตยกรรมที่เร่งด้วย DPU มาใช้ในปัจจุบันจะได้รับข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในด้านความเร็วในการวิจัย ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความสามารถในการคำนวณ

Mellanox DPUการฝึกอบรม AIนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่สำคัญ:

• Mellanox DPU ประกอบด้วยอะแดปเตอร์เครือข่าย ConnectX ขั้นสูงพร้อมเทคโนโลยี RDMA (Remote Direct Memory Access) ทำให้สามารถสื่อสาร GPU-to-GPU โดยตรงผ่านเครือข่ายโดยมีการมีส่วนร่วมของ CPU น้อยที่สุดและเวลาแฝงต่ำเป็นพิเศษการฝึกอบรม AI เทคโนโลยี SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) แบ่งเบาภาระการดำเนินการสื่อสารแบบรวม (เช่น MPI all-reduce) จากเซิร์ฟเวอร์ไปยังสวิตช์เครือข่าย ซึ่งช่วยเร่งการซิงโครไนซ์การฝึกอบรมแบบกระจายอย่างมาก
• การแบ่งเบาภาระการจัดเก็บข้อมูล: NVMe over Fabrics (NVMe-oF) ที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์ช่วยให้เข้าถึงอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลระยะไกลได้โดยตรง โดยข้าม CPU โฮสต์และลดคอขวดการโหลดข้อมูลระหว่างการฝึกอบรม
• การแยกความปลอดภัย: ความไว้วางใจและการแยกที่ฝังอยู่ในฮาร์ดแวร์ช่วยให้สามารถใช้งานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยโดยไม่มีค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพ ซึ่งมีความสำคัญสำหรับสภาพแวดล้อมการวิจัยที่ใช้ร่วมกัน
• การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน: DPUs ให้ความสามารถในการจัดการนอกแบนด์เพื่อการตรวจสอบ การจัดเตรียม และการบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ GPU ที่ดีขึ้น
• แนวทางที่ครอบคลุมนี้เปลี่ยน เครือข่าย GPU

จากคอขวดที่เป็นไปได้ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับองค์กรวิจัย AIผลลัพธ์เชิงปริมาณ: ประสิทธิภาพที่วัดได้และผลกำไรด้านประสิทธิภาพการปรับใช้เทคโนโลยี

ในสภาพแวดล้อม AI ที่ใช้งานจริงแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก ข้อมูลต่อไปนี้แสดงถึงผลลัพธ์รวมจากการใช้งานขนาดใหญ่หลายรายการ:การฝึกอบรม AIสถาปัตยกรรมแบบดั้งเดิม

การผสานรวมเทคโนโลยี

กับคลัสเตอร์ GPU แสดงถึงมากกว่าการปรับปรุงแบบเพิ่มหน่วย—มันเป็นการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมพื้นฐานที่จัดการกับความท้าทายหลักของ การฝึกอบรม AI สมัยใหม่ในระดับต่างๆ ด้วยการแบ่งเบาภาระฟังก์ชันโครงสร้างพื้นฐานไปยังโปรเซสเซอร์เฉพาะ องค์กรต่างๆ สามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่เคยมีมาก่อนในโครงการริเริ่มการเรียนรู้ของเครื่อง แนวทางนี้ช่วยให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคตมีความยืดหยุ่นโดยการสร้างรากฐานที่ยืดหยุ่นและกำหนดโดยซอฟต์แวร์ ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับข้อกำหนดเวิร์กโหลดที่เปลี่ยนแปลงและเทคโนโลยีใหม่ๆเนื่องจากแบบจำลอง AI ยังคงเติบโตในขนาดและความซับซ้อน ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น องค์กรที่นำสถาปัตยกรรมที่เร่งด้วย DPU มาใช้ในปัจจุบันจะได้รับข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญในด้านความเร็วในการวิจัย ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความสามารถในการคำนวณ