মেলানক্স এআই লার্জ মডেল ট্রেনিং নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার বিশ্লেষণ

সান্তা ক্লারা, ক্যালিফোর্নিয়া।✓ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলগুলির আকার এবং জটিলতা ক্রমবর্ধমান হওয়ায়, ঐতিহ্যবাহী নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারগুলিএআই মডেল প্রশিক্ষণদক্ষতা. এনভিডিয়া এরমেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডপ্রযুক্তি এই চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে, উচ্চ-কার্যকারিতা প্রদান করেজিপিইউ নেটওয়ার্কযোগাযোগের সীমাবদ্ধতা ছাড়াই আগামীর ফাউন্ডেশন মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো।

ফাউন্ডেশন মডেলের লক্ষ লক্ষ থেকে ট্রিলিয়ন পরামিতিতে বিবর্তন প্রশিক্ষণ অবকাঠামোর প্রয়োজনীয়তা মৌলিকভাবে পরিবর্তন করেছে। যেখানে গণনা একসময় সীমাবদ্ধকারী কারণ ছিল,আজকের বিশাল সমান্তরালএআই মডেল প্রশিক্ষণগ্র্যাডিয়েন্ট এবং পরামিতি হাজার হাজার জিপিইউ জুড়ে সিঙ্ক্রোনাইজ করার ক্ষমতা দ্বারা ওয়ার্কলোড সীমাবদ্ধ।স্ট্যান্ডার্ড ইথারনেট নেটওয়ার্কগুলি উল্লেখযোগ্য বিলম্ব এবং ব্যান্ডউইথ সীমাবদ্ধতা প্রবর্তন করে যা বড় আকারের প্রশিক্ষণ কাজের জন্য সামগ্রিক ক্লাস্টার দক্ষতা 50% এরও কম হ্রাস করতে পারে, উন্নত করাজিপিইউ নেটওয়ার্কসমাধানগুলো শুধু উপকারী নয় বরং প্রয়োজনীয়।

মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডপ্রযুক্তিটি বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা প্রদান করে যা এটিকে বড় আকারের এআই প্রশিক্ষণ পরিবেশের জন্য আদর্শ করে তোলেঃ

• অতি-নিম্ন বিলম্বঃ600 ন্যানোসেকেন্ডের নিচে শেষ থেকে শেষ লেটেন্সির সাথে, ইনফিনিব্যান্ড বিতরণ প্রশিক্ষণের জন্য যোগাযোগের ওভারহেডকে হ্রাস করে, জিপিইউগুলি আরও বেশি সময় কম্পিউটিং এবং কম সময় অপেক্ষা করে।
• উচ্চ ব্যান্ডউইথ ঘনত্বঃএনডিআর 400 জি ইনফিনিব্যান্ড প্রতি পোর্টে 400 গিগাবাইট / সেকেন্ডের ব্যান্ডউইথ সরবরাহ করে, জিপিইউগুলির মধ্যে নিরবচ্ছিন্ন ডেটা বিনিময় সক্ষম করে এবং ইথারনেট বিকল্পগুলির তুলনায় 70% পর্যন্ত সমস্ত-নিম্ন অপারেশন সময় হ্রাস করে।
• ইন-নেটওয়ার্ক কম্পিউটিং:স্কেলেবল হেরার্কিকেল এগ্রিগেশন অ্যান্ড রিডাকশন প্রোটোকল (SHARP) প্রযুক্তি নেটওয়ার্ক সুইচগুলির মধ্যে এগ্রিগেশন অপারেশন সম্পাদন করে,নডের মধ্যে স্থানান্তরিত তথ্যের পরিমাণ নাটকীয়ভাবে হ্রাস করা এবং সমষ্টিগত ক্রিয়াকলাপ ত্বরান্বিত করা.
• অ্যাডাপ্টিভ রুটিং:গতিশীল পথ নির্বাচন উপলব্ধ ব্যান্ডউইথের সর্বোত্তম ব্যবহার নিশ্চিত করে এবং নেটওয়ার্ক ঘনত্ব রোধ করে, যোগাযোগের শীর্ষ সময়কালেও ধারাবাহিক কর্মক্ষমতা বজায় রাখে।

ইনফিনিব্যান্ড এবং বিকল্প প্রযুক্তিগুলির মধ্যে পারফরম্যান্স পার্থক্য মডেলের আকার এবং ক্লাস্টার স্কেল বৃদ্ধির সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।নিম্নলিখিত টেবিলে 512-জিপিইউ ক্লাস্টারে 100 বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য তুলনামূলক পারফরম্যান্স মেট্রিকগুলি প্রদর্শিত হয়:

এর শ্রেষ্ঠত্বমেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডজন্যএআই মডেল প্রশিক্ষণএটি প্রধান এআই গবেষণা প্রতিষ্ঠান এবং ক্লাউড সরবরাহকারীদের দ্বারা গৃহীত হয়েছে।প্রধান প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি ১০ টিরও বেশি ক্লাস্টারে বড় ভাষার মডেল প্রশিক্ষণের সময় ৯০% এরও বেশি স্কেলিং দক্ষতা অর্জন করেছে।ইনফিনিব্যান্ড প্রযুক্তির সাথে ইন্টারকানেক্টেড,000 জিপিইউ। এই পারফরম্যান্সের স্তরটি গবেষকদেরকে আগের তুলনায় আরও দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে এবং বৃহত্তর মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে।এআই উদ্ভাবনের গতি ত্বরান্বিত করা.

যেহেতু এআই মডেলের আকার এবং জটিলতা বাড়তে থাকে, তাই প্রশিক্ষণের দক্ষতা নির্ধারণে নেটওয়ার্ক একটি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডপ্রযুক্তিটি ইতিমধ্যে 800G এবং তার পরেও সমর্থন করার জন্য বিকশিত হচ্ছে, যা নিশ্চিত করে যে নেটওয়ার্ক অবকাঠামো ভবিষ্যতে এআই অগ্রগতির সীমাবদ্ধ কারণ হয়ে উঠবে না।নেটওয়ার্ক কম্পিউটিংয়ের জন্য আর্কিটেকচারের অন্তর্নিহিত সমর্থন ভবিষ্যতে আরও পরিশীলিত সমষ্টিগত ক্রিয়াকলাপের জন্য একটি পথ সরবরাহ করে.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির ব্যাপারে গুরুতর প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য, সঠিক নেটওয়ার্ক অবকাঠামোতে বিনিয়োগ করা সঠিক জিপিইউ নির্বাচন করার মতোই গুরুত্বপূর্ণ।মেলানোক্স ইনফিনিব্যান্ডআর্কিটেকচার কর্মক্ষমতা, স্কেলযোগ্যতা,এআই অবকাঠামো বিনিয়োগের উপর সর্বোচ্চ রিটার্ন এবং পরবর্তী প্রজন্মের এআই অগ্রগতির জন্য আবিষ্কারের সময়কে ত্বরান্বিত করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং দক্ষতা.