ネットワーキングとインターコネクト
GPUクラスターを接続する高速ファブリック—InfiniBand、800Gイーサネット、NVLink、そしてトレーニングのボトルネックを解消するアーキテクチャ。
分散AI学習において、GPUではなくネットワークがボトルネックになることが多い。数千のアクセラレータが勾配を同期する必要がある場合、適切に設計されたファブリックと後付けの対応の違いは、数週間の学習時間の差、あるいは単純に収束しないモデルの差を意味することがあります。
このハブでは、大規模AI を可能にするネットワーキング技術について説明します：HPCにおけるInfiniBandの優位性から、AI最適化領域へのEthernetの進出まで。
カバー内容
- InfiniBand vs. Ethernet — それぞれの技術をいつ使用するか、そして両方にわたってRDMA機能がどのように収束しているか
- ネットワークトポロジ — ファットツリー、ドラゴンフライ、およびレール最適化設計：トポロジをワークロード特性に適合させる
- GPU相互接続 — NVLink、NVSwitch、およびコヒーレントマルチGPUシステムへの進化
- 800Gとその先 — 次世代Ethernet速度とそれらを可能にする光技術
- 輻輳とフロー制御 — DCQCN、ECN、および大規模クラスターの性能を維持するトラフィックエンジニアリング
GPUを接続するネットワークは、GPU自体と同じだけの注意を払う価値があります。私たちのネットワーキング記事は、アクセラレータが実際に加速できるファブリックの設計をお手伝いします。
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