Análisis de la arquitectura de red de entrenamiento de modelos grandes de IA de Mellanox
October 13, 2025
Santa Clara, Calif. ¿Dónde está?¢ A medida que los modelos de inteligencia artificial crecen exponencialmente en tamaño y complejidad, las arquitecturas de red tradicionales se han convertido en el principal cuello de botella en laFormación de modelos de IAla eficiencia.Mellanox en banda anchaLa tecnología está abordando este desafío de frente, proporcionando elConexión en red de GPUEn este sentido, la Comisión propone una serie de medidas para mejorar la calidad de la formación de los jóvenes.
La evolución de millones a billones de parámetros en los modelos de base ha cambiado fundamentalmente los requisitos para la infraestructura de formación.el paralelo masivo de hoyFormación de modelos de IALas cargas de trabajo están limitadas por la capacidad de sincronizar gradientes y parámetros a través de miles de GPU.Las redes Ethernet estándar introducen limitaciones significativas de latencia y ancho de banda que pueden reducir la eficiencia general del clúster a menos del 50% para trabajos de capacitación a gran escala, haciendo avanzadoConexión en red de GPULas soluciones no sólo son beneficiosas sino esenciales.
Mellanox en banda anchaLa tecnología ofrece varias ventajas críticas que la hacen ideal para entornos de capacitación de IA a gran escala:
- Latencia muy baja:Con una latencia de extremo a extremo de menos de 600 nanosegundos, InfiniBand minimiza la sobrecarga de comunicación que afecta al entrenamiento distribuido, asegurando que las GPU pasen más tiempo informático y menos tiempo de espera.
- Alta densidad de ancho de banda:NDR 400G InfiniBand proporciona un ancho de banda de 400Gb/s por puerto, lo que permite un intercambio de datos sin problemas entre las GPU y reduce los tiempos de operación en hasta un 70% en comparación con las alternativas Ethernet.
- Computación en red:La tecnología Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) realiza operaciones de agregación dentro de los switches de red,Reducir drásticamente el volumen de datos transferidos entre nodos y acelerar las operaciones colectivas.
- Enrutamiento adaptativo:La selección dinámica de la ruta garantiza la utilización óptima del ancho de banda disponible y evita la congestión de la red, manteniendo un rendimiento constante incluso durante los períodos de pico de comunicación.
El diferencial de rendimiento entre InfiniBand y las tecnologías alternativas se vuelve cada vez más significativo a medida que aumenta el tamaño del modelo y la escala del clúster.La siguiente tabla muestra las métricas de rendimiento comparativas para entrenar un modelo de 100 mil millones de parámetros en un clúster de 512 GPU:
| Métrica de rendimiento | Mellanox NDR en banda ancha | 400G Ethernet con RoCE | Mejora |
|---|---|---|---|
| Reducción total del tiempo de operación | 85 ms | 210 ms | 59% más rápido |
| Eficiencia de las agrupaciones | El 92% | El 64% | Utilización más alta del 28% |
| Tiempo de formación (completado en un 90%) | 14.2 días | 21.8 días | Reducción del 35% |
| Eficiencia energética (PFLOPS/Watt) | 18.4 | 12.1 | Mejora del 52% |
La superioridad deMellanox en banda anchaparaFormación de modelos de IAse demuestra por su adopción en las principales instituciones de investigación de IA y proveedores de nube.Las principales empresas tecnológicas han informado de lograr más del 90% de eficiencia de escala cuando entrenan a grandes modelos de lenguaje en grupos de más de 10Este nivel de rendimiento permite a los investigadores iterar más rápidamente y entrenar modelos más grandes de lo que era posible anteriormente.Acelerar el ritmo de la innovación en IA.
A medida que los modelos de IA sigan creciendo en tamaño y complejidad, la red desempeñará un papel cada vez más crítico en la determinación de la eficiencia de la formación.Mellanox en banda anchaLa tecnología ya está evolucionando para soportar 800G y más allá, lo que garantiza que la infraestructura de red no se convierta en el factor limitante en los futuros avances de IA.El soporte inherente de la arquitectura para la computación en red también proporciona un camino para una descarga aún más sofisticada de operaciones colectivas en el futuro..
Para las organizaciones que quieren avanzar en el estado de la inteligencia artificial, invertir en la infraestructura de red adecuada es tan importante como seleccionar las GPU adecuadas.Mellanox en banda anchala arquitectura proporciona el rendimiento, la escalabilidad,y la eficiencia necesarias para maximizar el retorno de las inversiones en infraestructura de IA y acelerar el tiempo de descubrimiento para la próxima generación de avances en IA.