Análisis de la arquitectura de red de Mellanox para soportar el entrenamiento de modelos de IA a gran escala
September 28, 2025
Resumen:Como las demandas computacionales paraFormación de modelos de IAEste artículo profundiza en cómo Mellanox's (ahora parte de NVIDIA)Conexión en red de GPUlas soluciones, basadas enMellanox en banda anchaLa tecnología, están arquitectonizando las interconexiones de alta velocidad necesarias para entrenar de manera eficiente modelos de IA masivos, reduciendo los tiempos de entrenamiento de semanas a días.
La escala de los modelos modernos de IA, con un recuento de parámetros que se eleva a cientos de miles de millones, requiere procesamiento paralelo a través de miles de GPU.el tiempo que las GPU pasan esperando datos de otros nodos, el gasto de comunicación, puede obstaculizar drásticamente el rendimiento generalLos análisis de la industria sugieren que en los clusters a gran escala, las redes ineficientes pueden dejar más del 50% de la costosa potencia computacional de la GPU inactiva.Es el sistema nervioso central de la supercomputadora AI..
Mellanox InfiniBand ha surgido como el estándar de facto para conectar GPU en entornos de computación de alto rendimiento (HPC) e IA.Su arquitectura está diseñada específicamente para abordar los desafíos exactos planteados por elFormación de modelos de IALas principales ventajas tecnológicas incluyen:
- Ultra-baja latencia y ancho de banda alto:Proporciona una latencia a escala de nanosegundos y un ancho de banda superior a 400 Gb/s (NDR), lo que garantiza los flujos de datos entre las GPU con un retraso mínimo.
- Acceso remoto directo a la memoria (RDMA):Permite a las GPU leer y escribir directamente en la memoria de otras GPU, evitando la CPU y el núcleo del sistema operativo.
- Computación en red SharpTM:Una característica revolucionaria que descarga las operaciones de reducción (como MPI_ALLREDUCE) en la red cambia por sí misma.Acelerar las operaciones colectivas que son fundamentales para la formación de la IA.
La superioridad arquitectónica de Mellanox InfiniBand se traduce directamente en resultados tangibles de negocios e investigación.Las pruebas de referencia muestran importantes diferencias de rendimiento en comparación con las tecnologías alternativas de red.
| Escenario de formación | Red Ethernet estándar | Red de banda ancha Mellanox | Aumento de la eficiencia |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 (256 GPU) | ~ 6,5 horas | ~ 4,2 horas | 35% más rápido |
| Las capacidades de las unidades de procesamiento de datos de la unidad de procesamiento de datos de la unidad de procesamiento de datos de la unidad de procesamiento | ~ 85 horas | ~ 48 horas | 43% más rápido |
Estas ganancias de eficiencia se traducen directamente en menores costos de computación en la nube, ciclos de iteración más rápidos para los investigadores y un tiempo de comercialización más rápido para los productos impulsados por IA.
La trayectoria de la IA exige una red que pueda escalar.Asegura que la creación de redes no sea el factor limitante para las innovaciones de IA de próxima generaciónSu integración perfecta con los marcos NGC y las pilas de computación de NVIDIA proporciona una solución holística y optimizada para las empresas que desarrollan su infraestructura de IA.
Para cualquier organización que quiera aprovechar la inteligencia artificial a gran escala, la optimización de la infraestructura de red ya no es opcional.Conexión en red de GPUconMellanox en banda anchaes un imperativo estratégico para maximizar el ROI en los clusters de GPU, acelerar la investigación y el desarrollo y mantener una ventaja competitiva.Formación de modelos de IA.