DDCテクノロジー：AIGCネットワークによる革命的なソリューション

2023年までには、ChatGPTがその代表例である人工知能生成コンテンツ(AIGC)技術が隆盛し、テキスト生成、コード開発、詩の制作など、いくつかの分野で業界を変えていくことになるだろう。この記事では、新世代のAIGCネットワークが導入した画期的なソリューションである、ネットワーク用のDDCテクノロジーについてご紹介します。この革新的なテクノロジーは、ネットワーキングの展望に革命をもたらし、これまでにない方法で効率性と接続性を高めることを約束します。

GPU負荷分散の3つの方法

前述のAIGC大規模モデルの並外れたパワーは、その膨大なデータ量だけでなく、アルゴリズムの継続的な進化と進歩にも起因しています。このような大規模モデルをトレーニングする場合、作業負荷を分散するために複数のGPUが必要になることがよくあります。効率的な負荷分散を実現するために、データ並列、テンソル並列、パイプライン並列の3つの手法が採用されています。

データ並列

データ並列処理では、モデルの入力データを複数のミニバッチに分割し、異なるGPU間でそれらのミニバッチを並列処理します。各GPUはモデルの完全なコピーを所有し、それぞれ独立にミニバッチを処理します。GPU間通信と同期により、モデルのパラメータは更新され、統合されます。データ並列性は、大規模なトレーニングデータセットを持つモデルに適しており、トレーニングプロセスを加速し、モデルの収束速度を向上させます。

テンソル並列

テンソル並列処理は通常、モデルが大きすぎて1つのプロセッサのメモリに収まらない場合に採用されます。この方法では、モデルの異なる部分が異なるGPUに割り当てられ、各GPUが入力データの一部の処理と対応する計算の実行を担当します。GPU間の頻繁な通信と同期によって、出力が収集され統合されますが、これは高い通信オーバーヘッドにつながる可能性があります。テンソル並列では、交換遅延を最小化するためにプロセッサ間の高速接続が必要です。

パイプライン並列

パイプライン並列は、モデルの計算フローを複数のステージに分解し、これらのステージの実行を異なるGPU間でパイプライン方式で並列化します。各GPUはモデル全体の計算の特定の部分を処理し、処理された結果を次のGPUに渡してさらに計算させます。このアプローチは、全体的なトレーニング時間を短縮し、複雑な計算フローと複数の連続したステージを持つモデルには特に有効ですが、依存する計算結果を待つ間、一部のプロセッサが作業を一時停止するような大きなストールを発生させないように、パイプラインを注意深く管理する必要があります。時には、これら3つの並列戦術を組み合わせてトレーニングプロセスを改善することもあります。

AIGCの運営を支える3つの従来のソリューション

従来のソリューションでは、AIGCの運用をサポートする一般的なソリューションとして、InfiniBand、RDMA、フレームスイッチの3つがあります。

InfiniBandネットワーキング

InfiniBand ネットワーキングは、高性能コンピューティングやデータセンターで使用される高速相互接続技術です。高帯域幅、低遅延、輻輳がないなどの利点があります。しかし、コストが高く、従来のイーサネットネットワーキングの数倍のコストがかかります。