Jaringan memainkan peran kunci di era model besar AI. Seiring dengan pertumbuhan cepat skala model, kluster server multi menjadi cara utama untuk menyelesaikan pelatihan model, yang membentuk dasar bagi jaringan untuk "naik pangkat" di era AI. Dibandingkan dengan masa lalu yang terutama digunakan untuk mentransfer data, kini jaringan lebih banyak digunakan untuk menyinkronkan parameter model antar kartu grafis, yang mengajukan tuntutan lebih tinggi terhadap kepadatan dan kapasitas jaringan.
Pelatihan model besar menghadapi tiga tantangan utama:
Ukuran model yang semakin besar: Waktu pelatihan berkorelasi positif dengan jumlah parameter model dan skala data, dan berkorelasi negatif dengan kecepatan komputasi. Meningkatkan efisiensi komputasi menjadi kunci untuk memperpendek waktu pelatihan, sementara memperluas jumlah perangkat dan meningkatkan efisiensi paralel secara langsung menentukan daya komputasi.
Komunikasi kompleks sinkronisasi multi-kartu: Setelah model dibagi ke kartu tunggal, setiap kali perhitungan membutuhkan penyelarasan. Operasi All-to-All dan sejenisnya menuntut persyaratan yang lebih tinggi untuk transmisi dan pertukaran jaringan.
Biaya kegagalan yang semakin mahal: Pelatihan model besar sering berlangsung selama berbulan-bulan, gangguan dapat menyebabkan mundur beberapa hari untuk pelatihan ulang, menyebabkan kerugian besar. Jaringan AI modern telah menjadi kristalisasi kemampuan rekayasa sistem manusia yang sebanding dengan pesawat terbang, kapal induk, dan sebagainya.
Inovasi jaringan terutama berfokus pada tiga arah:
Pergantian media komunikasi: modul optik, kabel tembaga, dan interkoneksi berbasis silikon masing-masing memiliki keunggulan, sedang dieksplorasi untuk pengurangan biaya dan peningkatan kinerja.
Persaingan protokol jaringan: protokol komunikasi antar chip terikat erat dengan kartu grafis, sementara komunikasi antar node terutama adalah persaingan antara IB dan Ethernet.
Perubahan Arsitektur Jaringan: Arsitektur Leaf-Spine menghadapi tantangan, arsitektur baru seperti Dragonfly dan rail-only diharapkan menjadi arah evolusi untuk cluster besar.
Saran investasi harus memperhatikan perusahaan terkait di bagian inti dan inovasi sistem komunikasi. Secara keseluruhan, inovasi jaringan di era AI akan berfokus pada "pengurangan biaya", "keterbukaan" dan keseimbangan skala komputasi, yang akan terus mendorong kemajuan teknologi komunikasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
3
Bagikan
Komentar
0/400
MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Arsitektur ini benar-benar sulit untuk diubah....
Lihat AsliBalas0
SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Aduh, saya sudah bilang kenapa internetnya lambat belakangan ini, ternyata menunggu saya di sini.
Inovasi Jaringan di Era AI: Tantangan Pelatihan Model Besar dan Tiga Arah Perkembangan
Pentingnya Jaringan di Era AI dan Arah Inovasi
Jaringan memainkan peran kunci di era model besar AI. Seiring dengan pertumbuhan cepat skala model, kluster server multi menjadi cara utama untuk menyelesaikan pelatihan model, yang membentuk dasar bagi jaringan untuk "naik pangkat" di era AI. Dibandingkan dengan masa lalu yang terutama digunakan untuk mentransfer data, kini jaringan lebih banyak digunakan untuk menyinkronkan parameter model antar kartu grafis, yang mengajukan tuntutan lebih tinggi terhadap kepadatan dan kapasitas jaringan.
Pelatihan model besar menghadapi tiga tantangan utama:
Ukuran model yang semakin besar: Waktu pelatihan berkorelasi positif dengan jumlah parameter model dan skala data, dan berkorelasi negatif dengan kecepatan komputasi. Meningkatkan efisiensi komputasi menjadi kunci untuk memperpendek waktu pelatihan, sementara memperluas jumlah perangkat dan meningkatkan efisiensi paralel secara langsung menentukan daya komputasi.
Komunikasi kompleks sinkronisasi multi-kartu: Setelah model dibagi ke kartu tunggal, setiap kali perhitungan membutuhkan penyelarasan. Operasi All-to-All dan sejenisnya menuntut persyaratan yang lebih tinggi untuk transmisi dan pertukaran jaringan.
Biaya kegagalan yang semakin mahal: Pelatihan model besar sering berlangsung selama berbulan-bulan, gangguan dapat menyebabkan mundur beberapa hari untuk pelatihan ulang, menyebabkan kerugian besar. Jaringan AI modern telah menjadi kristalisasi kemampuan rekayasa sistem manusia yang sebanding dengan pesawat terbang, kapal induk, dan sebagainya.
Inovasi jaringan terutama berfokus pada tiga arah:
Pergantian media komunikasi: modul optik, kabel tembaga, dan interkoneksi berbasis silikon masing-masing memiliki keunggulan, sedang dieksplorasi untuk pengurangan biaya dan peningkatan kinerja.
Persaingan protokol jaringan: protokol komunikasi antar chip terikat erat dengan kartu grafis, sementara komunikasi antar node terutama adalah persaingan antara IB dan Ethernet.
Perubahan Arsitektur Jaringan: Arsitektur Leaf-Spine menghadapi tantangan, arsitektur baru seperti Dragonfly dan rail-only diharapkan menjadi arah evolusi untuk cluster besar.
Saran investasi harus memperhatikan perusahaan terkait di bagian inti dan inovasi sistem komunikasi. Secara keseluruhan, inovasi jaringan di era AI akan berfokus pada "pengurangan biaya", "keterbukaan" dan keseimbangan skala komputasi, yang akan terus mendorong kemajuan teknologi komunikasi.