네트워킹 및 인터커넥트
GPU 클러스터를 연결하는 고속 패브릭—InfiniBand, 800G 이더넷, NVLink 및 학습 병목 현상을 제거하는 아키텍처.
분산 AI 훈련에서 네트워크가 GPU보다 병목현상의 주요 원인인 경우가 많습니다. 수천 개의 가속기가 그래디언트를 동기화해야 할 때, 잘 설계된 패브릭과 부차적으로 고려된 패브릭의 차이는 몇 주간의 훈련 시간, 또는 단순히 수렴할 수 없는 모델을 의미할 수 있습니다.
이 허브는 대규모 AI를 가능하게 하는 네트워킹 기술을 다룹니다: HPC에서의 InfiniBand 우세부터 AI 최적화 영역으로의 이더넷 진출까지.
다루는 내용
- InfiniBand vs. 이더넷 — 각 기술을 언제 사용할지, 그리고 RDMA 기능이 양쪽 모두에서 어떻게 수렴하고 있는지
- 네트워크 토폴로지 — Fat-tree, dragonfly, rail 최적화 설계: 워크로드 특성에 토폴로지 매칭하기
- GPU 인터커넥트 — NVLink, NVSwitch, 그리고 일관성 있는 멀티 GPU 시스템으로의 진화
- 800G 그리고 그 너머 — 차세대 이더넷 속도와 이를 가능하게 하는 광학 기술
- 혼잡 및 플로우 제어 — DCQCN, ECN, 그리고 대형 클러스터의 성능을 유지하는 트래픽 엔지니어링
GPU를 연결하는 네트워크는 GPU 자체만큼 주의를 기울일 가치가 있습니다. 우리의 네트워킹 커버리지는 가속기가 실제로 가속할 수 있게 하는 패브릭을 설계하는 데 도움을 드립니다.
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