Tecnologia DDC: Una Soluzione Rivoluzionaria della Rete AIGC

Entro il 2023, la tecnologia dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale (AIGC), di cui ChatGPT è un ottimo esempio, fiorirà e cambierà il settore in diversi campi, tra cui la generazione di testi, lo sviluppo di codici e la produzione di poesie. In questo articolo esploreremo l'innovativa tecnologia DDC per il networking, una soluzione rivoluzionaria introdotta dalla nuova generazione di AIGC Network. Questa tecnologia innovativa promette di rivoluzionare il panorama del networking, migliorando l'efficienza e la connettività in modi mai visti prima.

Tre Metodi di Condivisione del Carico della GPU

La straordinaria potenza dei modelli di grandi dimensioni dell'AIGC sopra menzionati deriva non solo dalla vasta quantità di dati, ma anche dalla continua evoluzione e dal progresso degli algoritmi. Quando si addestrano questi modelli di grandi dimensioni, spesso sono necessarie più GPU per distribuire il carico di lavoro. Per ottenere una condivisione efficiente del carico, vengono impiegati tre metodi: il parallelismo dei dati, il parallelismo dei tensori e il parallelismo delle pipeline.

Parallelismo dei Dati

Il parallelismo dei dati prevede la suddivisione dei dati di ingresso del modello in più mini-batch e l'elaborazione in parallelo di questi mini-batch su diverse GPU. Ogni GPU possiede una copia completa del modello e gestisce in modo indipendente i propri mini-batch. Attraverso la comunicazione e la sincronizzazione tra le GPU, i parametri del modello vengono aggiornati e integrati. Il parallelismo dei dati è adatto a modelli con set di dati di formazione su larga scala, accelerando il processo di formazione e migliorando la velocità di convergenza del modello.

Parallelismo Tensoriale

Il parallelismo tensoriale è tipicamente impiegato quando il modello è troppo grande per essere inserito nella memoria di un singolo processore. In questo metodo, parti diverse del modello sono assegnate a GPU diverse, con ciascuna GPU responsabile dell'elaborazione di una parte dei dati di ingresso e dell'esecuzione dei calcoli corrispondenti. Attraverso frequenti comunicazioni e sincronizzazioni tra le GPU, i risultati vengono raccolti e integrati, il che può comportare un elevato overhead di comunicazione. Le connessioni ad alta velocità tra i processori sono necessarie per il parallelismo tensoriale per ridurre al minimo i ritardi di scambio.

Parallelismo della Pipeline

Il parallelismo di pipeline suddivide il flusso di calcolo del modello in più fasi, parallelizzando l'esecuzione di queste fasi su diverse GPU in modo pipeline. Ogni GPU gestisce una porzione specifica del calcolo complessivo del modello, passando i risultati elaborati alla GPU successiva per ulteriori calcoli. Questo approccio riduce il tempo complessivo di addestramento ed è particolarmente vantaggioso per i modelli con flussi di calcolo complessi e più fasi consecutive, ma richiede un'attenta gestione della pipeline per evitare di creare stalli troppo ampi, in cui alcuni processori possono mettere in pausa il loro lavoro in attesa dei risultati di calcolo dipendenti. A volte, queste tre tattiche parallele vengono accoppiate per migliorare il processo di addestramento.

Tre Soluzioni Tradizionali per Supportare il Funzionamento dell'AIGC

Nelle soluzioni tradizionali, esistono tre soluzioni comuni per supportare il funzionamento di AIGC: InfiniBand, RDMA e frame switch.

Rete InfiniBand

La rete InfiniBand è una tecnologia di interconnessione ad alta velocità utilizzata nei centri di calcolo e di dati ad alte prestazioni. I suoi vantaggi sono l'elevata larghezza di banda, la bassa latenza e l'assenza di congestione. Tuttavia, può essere costosa e costa diverse volte di più della rete Ethernet tradizionale.