La importancia de la red en la era de la IA y direcciones de innovación
La red juega un papel clave en la era de los grandes modelos de IA. Con el rápido crecimiento de la escala del modelo, los clústeres de múltiples servidores se han convertido en la principal forma de resolver el entrenamiento de modelos, lo que constituye la base para el "ascenso" de la red en la era de la IA. En comparación con el pasado, cuando principalmente se utilizaba para la transmisión de datos, hoy en día la red se utiliza más para sincronizar los parámetros del modelo entre las tarjetas gráficas, lo que plantea mayores demandas en la densidad y la capacidad de la red.
El entrenamiento de grandes modelos enfrenta tres grandes desafíos:
Crecimiento del tamaño del modelo: el tiempo de entrenamiento está correlacionado positivamente con la cantidad de parámetros del modelo y el tamaño de los datos, y correlacionado negativamente con la velocidad de cálculo. Mejorar la eficiencia computacional se convierte en la clave para acortar el tiempo de entrenamiento, y aumentar la cantidad de dispositivos y mejorar la eficiencia de paralelización determina directamente la potencia de cálculo.
Comunicación compleja de sincronización de múltiples tarjetas: después de dividir el modelo en una sola tarjeta, cada cálculo necesita ser alineado. Operaciones como All-to-All plantean mayores demandas en la transmisión y el intercambio de red.
Costos de fallos cada vez más altos: el entrenamiento de modelos grandes a menudo dura meses, y las interrupciones pueden llevar a retrocesos de varios días en el reentrenamiento, causando pérdidas enormes. Las redes de IA modernas se han convertido en un verdadero logro de la ingeniería de sistemas humanos, comparable a aviones y portaaviones.
La innovación en la red se centra principalmente en tres direcciones:
Cambio de medios de comunicación: los módulos ópticos, los cables de cobre y las interconexiones basadas en silicio tienen sus ventajas, y se está explorando la reducción de costos y la mejora del rendimiento.
Competencia de protocolos de red: el protocolo de comunicación entre chips está fuertemente vinculado a las tarjetas gráficas, mientras que la comunicación entre nodos se centra principalmente en la competencia entre IB y Ethernet.
Cambios en la arquitectura de la red: la arquitectura de hoja y tronco enfrenta desafíos, nuevas arquitecturas como Dragonfly y rail-only tienen el potencial de convertirse en la dirección evolutiva de los supergrupos.
Las recomendaciones de inversión deben centrarse en las empresas relacionadas con los núcleos y la innovación de los sistemas de comunicación. En general, la innovación de las redes en la era de la IA se desarrollará en torno a "reducción de costos", "apertura" y el equilibrio de la escala de la capacidad de cálculo, impulsando continuamente el progreso de la tecnología de comunicación.
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MetadataExplorer
· hace18h
Estos arquitectos son realmente difíciles de cambiar....
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SlowLearnerWang
· hace18h
Ay, yo decía por qué la red estaba tan lenta últimamente, resulta que me estaba esperando aquí.
Innovación en la red de la era de la IA: desafíos en el entrenamiento de grandes modelos y tres direcciones de desarrollo
La importancia de la red en la era de la IA y direcciones de innovación
La red juega un papel clave en la era de los grandes modelos de IA. Con el rápido crecimiento de la escala del modelo, los clústeres de múltiples servidores se han convertido en la principal forma de resolver el entrenamiento de modelos, lo que constituye la base para el "ascenso" de la red en la era de la IA. En comparación con el pasado, cuando principalmente se utilizaba para la transmisión de datos, hoy en día la red se utiliza más para sincronizar los parámetros del modelo entre las tarjetas gráficas, lo que plantea mayores demandas en la densidad y la capacidad de la red.
El entrenamiento de grandes modelos enfrenta tres grandes desafíos:
Crecimiento del tamaño del modelo: el tiempo de entrenamiento está correlacionado positivamente con la cantidad de parámetros del modelo y el tamaño de los datos, y correlacionado negativamente con la velocidad de cálculo. Mejorar la eficiencia computacional se convierte en la clave para acortar el tiempo de entrenamiento, y aumentar la cantidad de dispositivos y mejorar la eficiencia de paralelización determina directamente la potencia de cálculo.
Comunicación compleja de sincronización de múltiples tarjetas: después de dividir el modelo en una sola tarjeta, cada cálculo necesita ser alineado. Operaciones como All-to-All plantean mayores demandas en la transmisión y el intercambio de red.
Costos de fallos cada vez más altos: el entrenamiento de modelos grandes a menudo dura meses, y las interrupciones pueden llevar a retrocesos de varios días en el reentrenamiento, causando pérdidas enormes. Las redes de IA modernas se han convertido en un verdadero logro de la ingeniería de sistemas humanos, comparable a aviones y portaaviones.
La innovación en la red se centra principalmente en tres direcciones:
Cambio de medios de comunicación: los módulos ópticos, los cables de cobre y las interconexiones basadas en silicio tienen sus ventajas, y se está explorando la reducción de costos y la mejora del rendimiento.
Competencia de protocolos de red: el protocolo de comunicación entre chips está fuertemente vinculado a las tarjetas gráficas, mientras que la comunicación entre nodos se centra principalmente en la competencia entre IB y Ethernet.
Cambios en la arquitectura de la red: la arquitectura de hoja y tronco enfrenta desafíos, nuevas arquitecturas como Dragonfly y rail-only tienen el potencial de convertirse en la dirección evolutiva de los supergrupos.
Las recomendaciones de inversión deben centrarse en las empresas relacionadas con los núcleos y la innovación de los sistemas de comunicación. En general, la innovación de las redes en la era de la IA se desarrollará en torno a "reducción de costos", "apertura" y el equilibrio de la escala de la capacidad de cálculo, impulsando continuamente el progreso de la tecnología de comunicación.