এআই বৃহৎ মডেল প্রশিক্ষণ সমর্থনকারী মেলানক্স নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের বিশ্লেষণ

October 5, 2025

সর্বশেষ কোম্পানির খবর এআই বৃহৎ মডেল প্রশিক্ষণ সমর্থনকারী মেলানক্স নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের বিশ্লেষণ
ভবিষ্যতের আর্কিটেকচার: কীভাবে মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ড স্কেলে এআই মডেল প্রশিক্ষণকে ত্বরান্বিত করে

তারিখ:নভেম্বর ১৮, ২০২৩

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেলগুলি আকার এবং জটিলতায় দ্রুত বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, হাজার হাজার জিপিইউ সংযোগকারী নেটওয়ার্ক ফ্যাব্রিক প্রশিক্ষণের দক্ষতার গুরুত্বপূর্ণ নির্ধারক হয়ে উঠেছে। এনভিআইডিিয়ার মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডের প্রযুক্তি আধুনিক এআই সুপারকম্পিউটিং ক্লাস্টারের ভিত্তি হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, যা বিশেষভাবে বৃহৎ আকারের এআই মডেল প্রশিক্ষণের প্রভাবিত করে এমন যোগাযোগের বাধাগুলি কাটিয়ে উঠতে ডিজাইন করা হয়েছে। এই নিবন্ধটি আর্কিটেকচারাল উদ্ভাবনগুলি উন্মোচন করে যা ইনফিনিব্যান্ডকে বিশ্বের সবচেয়ে চাহিদাপূর্ণ এআই ওয়ার্কলোডকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড করে তোলে।

ডিস্ট্রিবিউটেড এআই প্রশিক্ষণে নেটওয়ার্কের বাধা

আধুনিক এআই মডেল প্রশিক্ষণের, যেমন বৃহৎ ভাষা মডেলের (এলএলএম) জন্য, ডেটা-সমান্তরাল কৌশলগুলির উপর নির্ভর করে যেখানে প্রতিটি মিনি-ব্যাচ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের পরে হাজার হাজার জিপিইউ জুড়ে মডেল প্যারামিটারগুলি সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়। এই সিঙ্ক্রোনাইজেশন পর্যায়ে অতিবাহিত সময়, যা অল-রিডিউস নামে পরিচিত, তা সম্পূর্ণ ওভারহেড। ঐতিহ্যবাহী জিপিইউ নেটওয়ার্কিং-এর সাথে, এই যোগাযোগের ওভারহেড মোট প্রশিক্ষণ চক্রের ৫০%-এর বেশি খরচ করতে পারে, যা সামগ্রিক জিপিইউ ব্যবহারকে মারাত্মকভাবে হ্রাস করে এবং সময়-থেকে-অন্তর্দৃষ্টি কয়েক সপ্তাহ থেকে কয়েক মাস পর্যন্ত দীর্ঘায়িত করে। নেটওয়ার্কটি আর নিছক ডেটা পাইপ নয়; এটি একটি মূল কম্পিউটেশনাল উপাদান।

মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ড: এআই-এর জন্য ইন-নেটওয়ার্ক কম্পিউটিং

মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডের হার্ডওয়্যার-ভিত্তিক অ্যাক্সিলারেশন ইঞ্জিনগুলির একটি স্যুট সহ এই বাধাটি সরাসরি সমাধান করে যা নেটওয়ার্ককে একটি প্যাসিভ অংশগ্রহণকারী থেকে একটি সক্রিয় কম্পিউটেশনাল সম্পদে রূপান্তরিত করে।

  • শার্প (স্কেলেবল হায়ারার্কিক্যাল অ্যাগ্রিগেশন অ্যান্ড রিডাকশন প্রোটোকল): এই বিপ্লবী প্রযুক্তি ইনফিনিব্যান্ড সুইচগুলির মধ্যে সরাসরি একত্রীকরণ অপারেশন (যেমন, যোগফল, গড়) সম্পাদন করে। সমস্ত গ্রেডিয়েন্ট ডেটা প্রতিটি জিপিইউতে ফেরত পাঠানোর পরিবর্তে, শার্প নেটওয়ার্ক ফ্যাব্রিকের ডেটা হ্রাস করে, স্থানান্তরিত ডেটার পরিমাণ এবং সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য প্রয়োজনীয় সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। এটি সম্মিলিত অপারেশনগুলিকে ৫০% পর্যন্ত ত্বরান্বিত করতে পারে।
  • অভিযোজিত রাউটিং এবং কনজেশন কন্ট্রোল: ইনফিনিব্যান্ডের ডায়নামিক রাউটিং ক্ষমতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কনজেস্টেড হটস্পটগুলির চারপাশে ট্র্যাফিক পরিচালনা করে, নেটওয়ার্ক ফ্যাব্রিকের অভিন্ন ব্যবহার নিশ্চিত করে এবং তীব্র অল-টু-অল যোগাযোগের সময় কোনো একক লিঙ্ককে বাধা হতে বাধা দেয়।
  • অতি-নিম্ন ল্যাটেন্সি এবং উচ্চ ব্যান্ডউইথ: ৬০০ ন্যানো সেকেন্ডের নিচে এন্ড-টু-এন্ড ল্যাটেন্সি এবং ৪০০ জিবি/সেকেন্ড এবং তার বেশি সমর্থন সহ, মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডের জিপিইউগুলির মধ্যে প্রায়-রিয়েল-টাইম প্যারামিটার বিনিময়ের জন্য প্রয়োজনীয় কাঁচা গতি সরবরাহ করে।
প্রশিক্ষণ দক্ষতা এবং মোট মালিকানা ব্যয়ের (টিসিও) উপর পরিমাণযোগ্য প্রভাব

ইনফিনিব্যান্ডের আর্কিটেকচারাল সুবিধাগুলি সরাসরি বৃহৎ আকারের এআই ওয়ার্কলোড চালানো সংস্থাগুলির জন্য উচ্চতর ব্যবসা এবং গবেষণা ফলাফলে অনুবাদ করে।

মেট্রিক স্ট্যান্ডার্ড ইথারনেট ফ্যাব্রিক মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ড ফ্যাব্রিক উন্নতি
জিপিইউ ব্যবহার (বৃহৎ আকারের প্রশিক্ষণে) ৪০-৬০% ৯০-৯৫% >৫০% বৃদ্ধি
একটি মডেল প্রশিক্ষণের সময় (যেমন, ১বি প্যারামিটার এলএলএম) ৩০ দিন ১৮ দিন ৪০% হ্রাস
অল-রিডিউসের জন্য কার্যকর ব্যান্ডউইথ ~১২০ জিবি/সেকেন্ড ~৩৮০ জিবি/সেকেন্ড ৩x উচ্চতর ব্যবহার
প্রতি প্রশিক্ষণ কাজের জন্য শক্তি খরচ ১.০x (বেসলাইন) ~০.৭x ৩০% হ্রাস

এই মেট্রিকগুলি প্রমাণ করে যে একটি অপ্টিমাইজড জিপিইউ নেটওয়ার্কিং কৌশল একটি বিলাসিতা নয় বরং বহু-মিলিয়ন ডলার এআই ক্লাস্টার বিনিয়োগের উপর কার্যকর আরওআই (ROI) অর্জনের জন্য একটি প্রয়োজনীয়তা।

উপসংহার: এআই-নির্দিষ্ট ডেটা সেন্টার তৈরি করা

এআই গবেষণার জন্য সাধারণ-উদ্দেশ্য ডেটা সেন্টার ডিজাইনের যুগ শেষ হচ্ছে। এআই মডেল প্রশিক্ষণের চাহিদাপূর্ণ প্রকৃতি একটি কো-ডিজাইন করা পদ্ধতির প্রয়োজন যেখানে জিপিইউগুলির কম্পিউটেশনাল শক্তি মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডের বুদ্ধিমান, ত্বরিত নেটওয়ার্কিং দ্বারা মিলে যায়। যোগাযোগের ওভারহেড হ্রাস এবং জিপিইউ ব্যবহার সর্বাধিক করার মাধ্যমে, ইনফিনিব্যান্ড আর্কিটেকচার দ্রুত উদ্ভাবন আনলক করা, প্রশিক্ষণের খরচ কমানো এবং পূর্বে অসম্ভব এআই স্কেল অর্জন করার চাবিকাঠি। এটি পরবর্তী প্রজন্মের এআই সাফল্যের জন্য অপরিহার্য ভিত্তি।