Το μυστικό για ταχύτερη τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι περισσότερες GPU, αλλά πιο έξυπνη δικτύωση

Η Τεχνητή Νοημοσύνη επαναπροσδιορίζει τις δυνατότητες σε διάφορους κλάδους, όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοοικονομικά, η μεταποίηση και το λιανικό εμπόριο. Ωστόσο, με πολλά υποσχόμενες δυνατότητες, δημιουργεί επίσης τεράστιες απαιτήσεις σε υποδομές.

Οι οργανισμοί παγκοσμίως επενδύουν σε GPU σε πρωτοφανή κλίμακα για να επιταχύνουν την εκπαίδευση και την εξαγωγή συμπερασμάτων από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Μέχρι το 2028, η Gartner έργα Οι δαπάνες για την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην πληροφορική θα ξεπεράσουν το 1 τρισεκατομμύριο δολάρια. Hyperion Research προβλέψεις Οι συνολικές δαπάνες της αγοράς HPC ξεπέρασαν τα 100 δισεκατομμύρια δολάρια την ίδια περίοδο. Ωστόσο, παρά τις επενδύσεις σε επιταχυντές αιχμής, πολλοί CIO συνεχίζουν να βλέπουν αδρανείς GPU, με το ποσοστό αξιοποίησης να κυμαίνεται στο 35% ή χαμηλότερο. Αυτό όχι μόνο οδηγεί σε υποαπόδοση, αλλά και σε σπατάλη ενέργειας και αυξημένο κόστος.

Ενώ πολλά έργα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) παρουσιάζουν κολλήματα, αυτό δεν οφείλεται στην έλλειψη GPU ή υπολογιστικής ισχύος, αλλά επειδή το δίκτυο δεν μπορεί να ανταποκριθεί, απαιτώντας μια νέα προσέγγιση στο σχεδιασμό για την ΤΝ σε κλίμακα.

Το Κρυφό Κόστος των Συμφορήσεων Δικτύου

Όταν τα δίκτυα δεν μπορούν να τροφοδοτήσουν δεδομένα αρκετά γρήγορα ώστε να διατηρούν τις GPU συνεχώς απασχολημένες, οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν αρκετές κρίσιμες επιπτώσεις:

• Υποαξιοποιούμενες GPU και CPU λόγω συμφόρησης στη μεταφορά δεδομένων: Οι GPU έχουν σχεδιαστεί για μαζικά παράλληλους υπολογισμούς, αλλά μπορούν να επεξεργάζονται δεδομένα μόνο με την ταχύτητα που αυτά παραδίδονται. Εάν το δίκτυο δεν μπορεί να ανταποκριθεί, οι GPU παραμένουν αδρανείς περιμένοντας δεδομένα αντί να επεξεργάζονται αριθμούς. Οι CPU ενδέχεται επίσης να σταματήσουν, καθώς συντονίζουν εργασίες και μετακινούν δεδομένα μέσω του αγωγού, με αποτέλεσμα τη χαμηλή αξιοποίηση παρά τη διαθεσιμότητα ακριβού υλικού.
• Ασυνεπής απόδοση συμπερασμάτων από ένα αναποτελεσματικό δίκτυο: Οι ανεπάρκειες δικτύου δημιουργούν ανομοιόμορφες ροές δεδομένων, με αποτέλεσμα οι GPU να κυμαίνονται μεταξύ πλήρους ταχύτητας και αδράνειας. Αυτό παράγει απρόβλεπτη απόδοση συμπερασμάτων που μπορεί να παραλύσει εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή.
• Μεγαλύτεροι κύκλοι εκπαίδευσης, καθυστερώντας τον χρόνο διάθεσης στην αγορά: Η εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τη μετακίνηση τεράστιων συνόλων δεδομένων σε διακομιστές, GPU και αποθηκευτικούς χώρους. Τα σημεία συμφόρησης δικτύου επιβραδύνουν αυτήν τη διαδικασία, επομένως οι GPU αφιερώνουν λιγότερο χρόνο στην εκπαίδευση και περισσότερο χρόνο στην αναμονή. Αυτό επιβραδύνει άμεσα τα χρονοδιαγράμματα ανάπτυξης προϊόντων και ανάπτυξης.
• Κλιμακούμενο κόστος ισχύος και λειτουργίας: Ακόμα και όταν είναι αδρανείς, οι GPU και η γύρω υποδομή εξακολουθούν να καταναλώνουν σημαντική ισχύ. Εάν οι GPU υποχρησιμοποιούνται λόγω ανεπάρκειας δικτύου, οι οργανισμοί πληρώνουν για υψηλή κατανάλωση ενέργειας χωρίς να επιτυγχάνουν ανάλογη απόδοση. Το λειτουργικό κόστος αυξάνεται επειδή οι εγκαταστάσεις πρέπει να υποστηρίζουν μέγιστη ισχύ και φορτία ψύξης, παρόλο που η υπολογιστική απόδοση περιορίζεται τεχνητά.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να συνεχίσουν να επενδύουν περισσότερα χρήματα σε GPU, αλλά χωρίς τις κατάλληλες βελτιώσεις δικτύου, το μόνο που θα κάνουν είναι να επιδεινώσουν αυτά τα σημεία συμφόρησης και τις ανεπάρκειες.

Το Δίκτυο ως Επιταχυντής: Μια Αλλαγή Παραδείγματος

Η λύση απαιτεί πλήρη επανεξέταση της αρχιτεκτονικής δικτύου. Η εισαγωγή ενός μοντέλου που χρησιμοποιεί το δίκτυο ως επιταχυντή ανατρέπει την παραδοσιακή σκέψη σχετικά με την απόδοση του HPC και της τεχνητής νοημοσύνης, ξεκλειδώνοντας νέες δυνατότητες.

Αντί να επικεντρώνεται κυρίως στην προσθήκη περισσότερης υπολογιστικής ισχύος μέσω GPU και CPU, η προσέγγιση «δίκτυο ως επιταχυντής» αντιμετωπίζει το διασυνδετικό δίκτυο ως πολλαπλασιαστή απόδοσης. Ως αποτέλεσμα, το δίκτυο μπορεί να υποστηρίξει καλύτερα την υπολογιστική ισχύ υψηλής πυκνότητας και να επιταχύνει την απόδοση επένδυσης (ROI) εξαλείφοντας τα σημεία συμφόρησης, κλιμακώνοντας την απόδοση για να καλύψει τις απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος και κάνοντας τις κατάλληλες επενδύσεις σε υλικό. Επιτρέποντας μεγαλύτερη υπολογιστική ισχύ χωρίς επιβραδύνσεις, οι οργανισμοί μπορούν να εκτελούν μεγαλύτερους φόρτους εργασίας σε λιγότερο χώρο, να επιτυγχάνουν αποτελέσματα πιο γρήγορα και να αποφεύγουν τις υπερβολικές δαπάνες για επιπλέον υλικό.

Πώς λειτουργεί το μοντέλο «Δίκτυο ως επιταχυντής»

Πώς λειτουργεί, λοιπόν, αυτό το μοντέλο, ώστε οι οργανισμοί να μπορούν να μετατρέψουν το δίκτυό τους από παθητικό φορέα μεταφοράς δεδομένων σε ενεργό παράγοντα υπολογιστικής ισχύος και να αρχίσουν να αξιοποιούν τα οφέλη; Προσφέρει τέσσερις βασικές δυνατότητες που δεν υπάρχουν στα παραδοσιακά δίκτυα:

• Εγγυημένη παράδοση σε επίπεδο υλικού: Τα παραδοσιακά δίκτυα επιβαρύνουν τις CPU και τις GPU με παρακολούθηση πακέτων, αναμετάδοση και αναδιάταξη. Αυτό καταναλώνει υπολογιστικούς κύκλους που θα μπορούσαν να αφιερωθούν στην εκπαίδευση ή την εξαγωγή συμπερασμάτων. Με ένα δικτυακό υλικό που εγγυάται την παράδοση σε επίπεδο υλικού, αυτές οι εργασίες μετατοπίζονται μακριά από τους υπολογιστικούς κόμβους, με αποτέλεσμα μειωμένο φόρτο εργασίας CPU και GPU, προβλέψιμη και συνεπή απόδοση και επεκτασιμότητα που απλοποιεί τον προγραμματισμό και την ενορχήστρωση συμπλεγμάτων.
• Ευφυής δυναμική δρομολόγηση: Η συμβατική δρομολόγηση βασίζεται σε σταθερές ή μη βέλτιστες διαδρομές, οι οποίες μπορούν να αφήσουν τμήματα του δικτύου υποαξιοποιημένα ή να δημιουργήσουν σημεία συμφόρησης όπου τεράστιοι όγκοι δεδομένων ρέουν ταυτόχρονα. Η έξυπνη δρομολόγηση αξιοποιεί δυναμικά όλες τις διαθέσιμες διαδρομές για τη βελτιστοποίηση της ροής κυκλοφορίας. Επιτρέπει υψηλότερη απόδοση με πολλαπλές ενεργές διαδρομές που εξισορροπούν την κυκλοφορία, χαμηλότερη καθυστέρηση μέσω βέλτιστης επιλογής διαδρομής και βελτιωμένη ανθεκτικότητα καθώς η κυκλοφορία δικτύου αναδρομολογείται αυτόματα γύρω από βλάβες συνδέσμων ή κόμβων. Αυτό μειώνει τους χρόνους αδράνειας και διατηρεί τις GPU πλήρως τροφοδοτούμενες με δεδομένα.
• Αυτόματη επανάληψη σε επίπεδο συνδέσμου: Όταν τα πακέτα χάνονται ή καταστρέφονται, τα τυπικά δίκτυα εξαρτώνται από το υπολογιστικό επίπεδο για την ανίχνευση και την εκ νέου αποστολή τους, γεγονός που εισάγει σημαντική καθυστέρηση και διακόπτει τη ροή υπολογισμού. Ένα fabric με ενσωματωμένες δυνατότητες αυτόματης επανάληψης σε επίπεδο σύνδεσης χειρίζεται τις αναμεταδόσεις εντός του ίδιου του δικτύου. Επιτρέπει σχεδόν διαφανή αξιοπιστία, καθώς η απώλεια πακέτων γίνεται αόρατη στους υπολογιστικούς κόμβους, μειώνοντας παράλληλα τον αντίκτυπο της καθυστέρησης, καθώς οι επαναλήψεις συμβαίνουν τοπικά στη σύνδεση και όχι σε ολόκληρη τη στοίβα δικτύου. Εξαλείφει επίσης την ανάγκη για πολύπλοκο χειρισμό σφαλμάτων σε επίπεδο εφαρμογής. Οι δυνατότητες αυτόματης επανάληψης διασφαλίζουν αδιάλειπτο, αποτελεσματικό κατανεμημένο υπολογισμό, κάτι που είναι σημαντικό κατά την κλιμάκωση σε χιλιάδες GPU.
• Υπολογισμός εντός δικτύου: Ενώ τα παραδοσιακά δίκτυα δικτύωσης μετακινούν κυρίως δεδομένα, η ενδοδικτυακή υπολογιστική επιτρέπει στο δίκτυο να γίνει συνεπεξεργαστής εκτελώντας ορισμένες λειτουργίες απευθείας μέσα στο δίκτυο. Το NVIDIA SHARP είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα - επιτρέπει μειώσεις στους ίδιους τους διακόπτες δικτύου. Αυτό επιτρέπει επιταχυνόμενες κατανεμημένες λειτουργίες, μειώνει την καθυστέρηση επειδή τα δεδομένα συγκεντρώνονται καθώς διασχίζουν το δίκτυο και αυξάνει την αποδοτικότητα καθώς οι υπολογιστικοί κόμβοι απελευθερώνονται από την εκτέλεση εργασιών συσσωμάτωσης, αφήνοντας περισσότερους κύκλους για εκπαίδευση και προσομοίωση.

Συνολικά, αυτές οι δυνατότητες είναι που καθιστούν την «υπολογιστική με επίκεντρο το δίκτυο» θεμελιώδη για την κλιμάκωση των περιβαλλόντων Τεχνητής Νοημοσύνης και HPC επόμενης γενιάς. Μια προσέγγιση με επίκεντρο το δίκτυο προσφέρει απτά οφέλη που περιλαμβάνουν υψηλότερη αξιοποίηση της GPU που εξαλείφει την έλλειψη δεδομένων, ταχύτερο χρόνο λήψης πληροφοριών που μειώνει τους κύκλους εκπαίδευσης και σταθεροποιεί την απόδοση των συμπερασμάτων, βελτιωμένη αποδοτικότητα των πόρων και χαμηλότερο συνολικό κόστος ιδιοκτησίας.

Ανακαλύψτε την Αληθινή Δύναμη του Δικτύου

Η Τεχνητή Νοημοσύνη σε κλίμακα δεν είναι απλώς ένα πρόβλημα υπολογιστικής – είναι μια πρόκληση μηχανικής σε επίπεδο συστήματος, με τη δικτύωση στο επίκεντρο. Η αντιμετώπιση του δικτύου ως επιταχυντή το μετατρέπει σε πολλαπλασιαστή δύναμης για την υπολογιστική, επιτρέποντας στα κέντρα δεδομένων HPC και AI να κλιμακώνονται σε πυκνότητα χωρίς να θυσιάζουν την απόδοση. Προσφέρει μετρήσιμη απόδοση επένδυσης (ROI) ταχύτερα, εξάγοντας τη μέγιστη αξία από την υπάρχουσα υποδομή πριν επενδύσει σε περισσότερο πυρίτιο.

Εξαλείφοντας τα σημεία συμφόρησης, ενισχύοντας την αξιοποίηση και παρέχοντας προβλέψιμη απόδοση, η πιο έξυπνη δικτύωση επιτρέπει πιο παραγωγικές ομάδες Τεχνητής Νοημοσύνης, καλύτερη απόδοση επένδυσης (ROI) στην υποδομή GPU και ταχύτερο χρόνο απόκτησης πληροφοριών, καινοτομίας και ηγετικής θέσης στην αγορά. Επιτρέπει στους οργανισμούς να ανακαλύψουν τι μπορεί πραγματικά να είναι το δίκτυό τους και να αξιοποιήσουν τη δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης με νέους τρόπους.