Importance et direction d'innovation du réseau à l'ère de l'IA
Le réseau joue un rôle clé à l'ère des grands modèles d'IA. Avec la croissance rapide de l'échelle des modèles, les clusters de serveurs multiples sont devenus le principal moyen de résoudre l'entraînement des modèles, ce qui constitue la base pour que le réseau "prenne de l'importance" à l'ère de l'IA. Par rapport au passé, où il était principalement utilisé pour le transfert de données, le réseau est aujourd'hui davantage utilisé pour synchroniser les paramètres des modèles entre les cartes graphiques, ce qui exige une densité et une capacité de réseau plus élevées.
L'entraînement des grands modèles fait face à trois grands défis :
Taille de modèle de plus en plus importante : le temps d'entraînement est corrélé au nombre de paramètres du modèle et à l'échelle des données, et est inversement corrélé à la vitesse de calcul. Améliorer l'efficacité du calcul devient la clé pour réduire le temps d'entraînement, tandis qu'augmenter le nombre d'appareils et améliorer l'efficacité de parallélisation déterminent directement la puissance de calcul.
Communication complexe pour la synchronisation multi-cartes : une fois que le modèle est divisé sur une seule carte, chaque calcul doit être aligné. Les opérations All-to-All et autres imposent des exigences plus élevées en matière de transmission et d'échange réseau.
Coût de défaillance de plus en plus élevé : l'entraînement des grands modèles dure souvent plusieurs mois, et une interruption peut entraîner un retour en arrière de plusieurs jours pour une nouvelle formation, ce qui entraîne des pertes énormes. Les réseaux d'IA modernes sont devenus l'aboutissement de la capacité d'ingénierie systémique de l'homme, comparable à celle des avions et des porte-avions.
L'innovation numérique se concentre principalement sur trois directions :
Changement des supports de communication : les modules optiques, les câbles en cuivre et les interconnexions en silicium ont chacun leurs avantages, et on explore la réduction des coûts et l'amélioration des performances.
Concurrence des protocoles réseau : le protocole de communication inter-carte est fortement lié aux cartes graphiques, tandis que la communication entre nœuds est principalement une concurrence entre IB et Ethernet.
Changements dans l'architecture réseau : l'architecture en feuille de rive fait face à des défis, de nouvelles architectures comme Dragonfly et rail-only devraient devenir des directions d'évolution pour les grands clusters.
Les conseils d'investissement devraient se concentrer sur les entreprises liées aux éléments clés et innovants des systèmes de communication. Dans l'ensemble, l'innovation du réseau à l'ère de l'IA se concentrera sur l'équilibre entre "réduction des coûts", "ouverture" et l'échelle de puissance de calcul, continuant ainsi à promouvoir les avancées technologiques en communication.
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· 07-30 01:55
Ces architectures sont vraiment difficiles à modifier...
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SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Oh là là, je me demandais pourquoi internet était si lent récemment, c'était parce qu'il m'attendait ici.
Innovation réseau à l'ère de l'IA : défis de l'entraînement des grands modèles et trois grandes directions de développement
Importance et direction d'innovation du réseau à l'ère de l'IA
Le réseau joue un rôle clé à l'ère des grands modèles d'IA. Avec la croissance rapide de l'échelle des modèles, les clusters de serveurs multiples sont devenus le principal moyen de résoudre l'entraînement des modèles, ce qui constitue la base pour que le réseau "prenne de l'importance" à l'ère de l'IA. Par rapport au passé, où il était principalement utilisé pour le transfert de données, le réseau est aujourd'hui davantage utilisé pour synchroniser les paramètres des modèles entre les cartes graphiques, ce qui exige une densité et une capacité de réseau plus élevées.
L'entraînement des grands modèles fait face à trois grands défis :
Taille de modèle de plus en plus importante : le temps d'entraînement est corrélé au nombre de paramètres du modèle et à l'échelle des données, et est inversement corrélé à la vitesse de calcul. Améliorer l'efficacité du calcul devient la clé pour réduire le temps d'entraînement, tandis qu'augmenter le nombre d'appareils et améliorer l'efficacité de parallélisation déterminent directement la puissance de calcul.
Communication complexe pour la synchronisation multi-cartes : une fois que le modèle est divisé sur une seule carte, chaque calcul doit être aligné. Les opérations All-to-All et autres imposent des exigences plus élevées en matière de transmission et d'échange réseau.
Coût de défaillance de plus en plus élevé : l'entraînement des grands modèles dure souvent plusieurs mois, et une interruption peut entraîner un retour en arrière de plusieurs jours pour une nouvelle formation, ce qui entraîne des pertes énormes. Les réseaux d'IA modernes sont devenus l'aboutissement de la capacité d'ingénierie systémique de l'homme, comparable à celle des avions et des porte-avions.
L'innovation numérique se concentre principalement sur trois directions :
Changement des supports de communication : les modules optiques, les câbles en cuivre et les interconnexions en silicium ont chacun leurs avantages, et on explore la réduction des coûts et l'amélioration des performances.
Concurrence des protocoles réseau : le protocole de communication inter-carte est fortement lié aux cartes graphiques, tandis que la communication entre nœuds est principalement une concurrence entre IB et Ethernet.
Changements dans l'architecture réseau : l'architecture en feuille de rive fait face à des défis, de nouvelles architectures comme Dragonfly et rail-only devraient devenir des directions d'évolution pour les grands clusters.
Les conseils d'investissement devraient se concentrer sur les entreprises liées aux éléments clés et innovants des systèmes de communication. Dans l'ensemble, l'innovation du réseau à l'ère de l'IA se concentrera sur l'équilibre entre "réduction des coûts", "ouverture" et l'échelle de puissance de calcul, continuant ainsi à promouvoir les avancées technologiques en communication.