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Fortschrittliche Netzwerklösungen für künstliche Intelligenz

Aktualisierung: 17. Jan 2024 by
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In den letzten Jahren haben groß angelegte Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) in der KI-Community aufgrund ihrer bemerkenswerten Fähigkeiten beim Verstehen natürlicher Sprache, der medienübergreifenden Verarbeitung und des Potenzials, sich in Richtung allgemeiner KI zu entwickeln, große Aufmerksamkeit erregt. Die Parameterskala prominenter branchenführender großer Modelle hat die Größenordnung von Billionen oder sogar Dutzenden von Billionen erreicht.

Im Jahr 2023 erlangte ein bemerkenswertes KI-Produkt namens ChatGPT Popularität, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, Gespräche zu führen, Code zu generieren, Fragen zu beantworten und Romane zu schreiben. Die zugrundeliegende Technologie basiert auf dem fein abgestimmten großen Modell GPT-3.5 mit 175 Milliarden Parametern. Berichten zufolge wurde für das Training von GPT-3.5 ein spezielles, von Microsoft entwickeltes KI-Supercomputersystem verwendet. Dieses System bestand aus einem leistungsstarken Netzwerkcluster mit 10.000 V100-GPUs und einem kumulativen Stromverbrauch von etwa 3640 PF-Tagen. Zur Veranschaulichung: Bei einer Berechnungsrate von 10 Billionen Berechnungen pro Sekunde würde die Berechnung 3640 Tage dauern.

Förderung von Netzwerken für KI-Exzellenz

Im Ära der künstlichen Intelligenz ist die Nachfrage nach Netzwerken auf ein noch nie dagewesenes Niveau angestiegen und erfordert eine beispiellose Leistung und Zuverlässigkeit. Da die KI-Technologien weiter voranschreiten und groß angelegte Modelle zum Standard werden, muss sich die Netzwerkinfrastruktur weiterentwickeln, um diesen Anforderungen gerecht zu werden und ein außergewöhnliches Maß an Konnektivität und Reaktionsfähigkeit zu bieten. Das Streben nach einem optimalen Netzwerkerlebnis ist von größter Bedeutung, da es sich direkt auf die reibungslose Ausführung von KI-Algorithmen, die Effizienz der Datenübertragung und die Entscheidungsfindung in Echtzeit auswirkt. Von der Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung bis hin zu Konnektivität mit extrem niedriger Latenz ist das Streben nach einem tadellosen Netzwerk der Grundstein für den Erfolg von KI. Nur durch die Nutzung von Spitzentechnologien und die kontinuierliche Verschiebung der Grenzen von Netzwerkfähigkeiten können wir das Potenzial von KI im digitalen Zeitalter voll ausschöpfen.

Netzwerkengpässe in großen GPU-Clustern

Nach dem Amdahlschen Gesetz wird die Effizienz eines parallelen Systems durch die Leistung der seriellen Kommunikation bestimmt. Mit zunehmender Anzahl von Knoten in einem parallelen System steigt auch der Anteil der Kommunikation, was sich noch stärker auf die Gesamtleistung des Systems auswirkt. Bei umfangreichen Modelltrainingsaufgaben, die die Rechenleistung von Hunderten oder sogar Tausenden von GPUs erfordern, wird die Netzwerkbandbreite durch die Vielzahl der Serverknoten und die erforderliche Kommunikation zwischen den Servern zu einem Engpass für GPU-Clustersysteme. Insbesondere die weit verbreitete Verwendung von Mixture-of-Experts (MoE) in großen Modellarchitekturen, die durch spärliche Gate-Features und ein All-to-All-Kommunikationsmuster gekennzeichnet sind, stellt mit zunehmender Clustergröße außergewöhnlich hohe Anforderungen an die Netzwerkleistung. Jüngste Optimierungsstrategien der Industrie für die All-to-All-Kommunikation haben sich auf die Maximierung der Nutzung der hohen Bandbreite des Netzwerks konzentriert, um die Kommunikationszeit zu minimieren und die Trainingsgeschwindigkeit von MoE-Modellen zu erhöhen.

Fortschrittliche Netzwerklösungen für künstliche Intelligenz

Herausforderungen an die Stabilität in großen GPU-Clustern

Sobald ein GPU-Cluster eine bestimmte Größe erreicht, wird die Gewährleistung der Stabilität des Clustersystems zu einer zusätzlichen Herausforderung, die neben der Optimierung der Leistung zu bewältigen ist. Die Zuverlässigkeit des Netzwerks spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Rechenstabilität des gesamten Clusters. Dafür gibt es die folgenden Gründe:

  • Große Netzwerkausfalldomänen: Im Gegensatz zu einem einzelnen CPU-Ausfall, der nur einen kleinen Teil der Rechenleistung des Clusters beeinträchtigt, können Netzwerkausfälle die Konnektivität von Dutzenden oder sogar mehr GPUs unterbrechen. Ein stabiles Netzwerk ist unabdingbar, um die Integrität der Rechenleistung des Systems zu erhalten.

  • Erhebliche Auswirkungen von Schwankungen der Netzwerkleistung: Im Gegensatz zu einem einzelnen leistungsschwachen Grafikprozessor oder Server, der sich relativ leicht isolieren lässt, ist das Netzwerk eine gemeinsame Ressource für den gesamten Cluster. Schwankungen in der Netzwerkleistung können erhebliche Auswirkungen auf die Nutzung aller Rechenressourcen haben.

Die Berücksichtigung dieser Überlegungen ist für die Aufrechterhaltung der Robustheit und konsistenten Leistung von großen GPU-Clustern von entscheidender Bedeutung.

Fortschrittliche Netzwerklösungen für künstliche Intelligenz

Leistungsstarke KI-Trainingsnetze

Im Bereich des groß angelegten Modelltrainings, wo Berechnungsiterationen und Gradientensynchronisierung ein massives Kommunikationsvolumen erfordern, sind Hunderte von Gigabyte für eine einzige Iteration keine Seltenheit. Darüber hinaus macht die Einführung paralleler Modi und Kommunikationsanforderungen durch Beschleunigungs-Frameworks herkömmliche Low-Speed-Netzwerke ineffizient für die Unterstützung der robusten Berechnungen von GPU-Clustern. Um die leistungsstarken Rechenkapazitäten von Grafikprozessoren voll ausschöpfen zu können, ist eine hochleistungsfähige Netzwerkinfrastruktur erforderlich, die Rechenknoten mit hoher Bandbreite, Skalierbarkeit und geringer Latenzzeit bereitstellt, um die mit dem KI-Training verbundenen Kommunikationsprobleme zu lösen.

Das NVIDIA InfiniBand (IB) Netzwerk zeichnet sich dadurch aus, dass es jedem Rechenknoten eine extrem hohe Kommunikationsbandbreite von bis zu 1,6 TBit/s zur Verfügung stellt. Dies entspricht einer mehr als zehnfachen Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Netzwerken. Zu den wichtigsten Merkmalen des NVIDIA InfiniBand Netzwerks gehören:

  • Nicht-blockierende Fat-Tree-Topologie: Die Verwendung einer nicht blockierenden Netzwerktopologie gewährleistet eine effiziente Übertragung innerhalb des Clusters, unterstützt eine einzelne Clusterskala von bis zu 2K GPUs und bietet eine Clusterleistung auf der Ebene von superEFLOPS (FP16).

  • Flexible Skalierbarkeit des Netzwerks: Das Netzwerk lässt sich flexibel erweitern und unterstützt maximal 32K GPU-Computing-Cluster. Diese Flexibilität ermöglicht eine bedarfsgerechte Anpassung der Clustergröße und ermöglicht ein umfangreiches Modell-Training in verschiedenen Größenordnungen.

  • Zugang mit hoher Bandbreite: Die Netzwerkebene des Rechenknotens ist mit acht ROCE-Netzwerkkarten ausgestattet, die einen Zugriff mit einer extrem hohen Bandbreite von 1,6 TBit/s ermöglichen. Dieses Design mit hoher Bandbreite ermöglicht eine schnelle Datenübertragung zwischen den Rechenknoten und minimiert die Kommunikationslatenz.

Die Nutzung des NVIDIA InfiniBand-Netzwerks ermöglicht den Aufbau von Rechenknoten mit extrem hoher Bandbreite, die eine robuste Kommunikationsleistung zur Unterstützung von KI-Training bieten. Darüber hinaus bietet FS erstklassige InfiniBand Switches, InfiniBand Network-Karte, GPU Servers, und Hochgeschwindigkeitsprodukte wie InfiniBand HDR AOC und DAC. Diese Produkte entsprechen den Anforderungen an niedrige Latenzen, hohe Bandbreite und Zuverlässigkeit von KI-Hochleistungs-Netzwerkserver-Clustern.

Zusammenfassung

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der GPU-Rechenleistung und der fortlaufenden Entwicklung des Trainings von KI-Modellen in großem Maßstab rückt die zwingende Aufgabe des Aufbaus einer Hochleistungsnetzwerkinfrastruktur in den Vordergrund. Die Architektur von GPU-Cluster-Netzwerken muss ständig überarbeitet und verbessert werden, um die optimale Nutzung und Verfügbarkeit der Systemrechenleistung zu gewährleisten. Nur durch unablässige Innovationen und Upgrades können wir den steigenden Anforderungen an Netzwerke gerecht werden und eine unvergleichliche Netzwerkleistung und -zuverlässigkeit bieten

In der Ära der künstlichen Intelligenz werden Netzwerke, die sich durch hohe Bandbreite, geringe Latenz und Skalierbarkeit auszeichnen, bald zum Standard werden. Diese Eigenschaften sind unerlässlich, um robuste Unterstützung für umfangreiches Modelltraining zu bieten und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu erleichtern. Als führender Anbieter optischer Netzwerklösungen setzen wir uns unermüdlich dafür ein, hochwertige und leistungsstarke Netzwerkkonnektivitätslösungen zu liefern, die auf KI-Servercluster zugeschnitten sind. Unser Engagement erstreckt sich auf kontinuierliche Innovation, den Aufbau einer zuverlässigen Hochleistungsnetzwerkinfrastruktur und die Bereitstellung stabiler und zuverlässiger Grundlagen für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologie.

Wir wollen gemeinsam die Herausforderungen der KI-Ära meistern und gemeinsam ein neues Kapitel für eine intelligente Zukunft aufschlagen.

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