A importância da rede na era da IA e direções de inovação
A rede desempenha um papel crucial na era dos grandes modelos de IA. Com o rápido crescimento da escala dos modelos, os clusters de múltiplos servidores tornaram-se a principal forma de resolver o treinamento de modelos, o que constitui a base para a rede "subir de nível" na era da IA. Em comparação com o passado, quando era usada principalmente para a transmissão de dados, hoje a rede é mais utilizada para sincronizar os parâmetros do modelo entre as placas gráficas, o que exige maior densidade e capacidade da rede.
O treinamento de grandes modelos enfrenta três grandes desafios:
O crescente tamanho dos modelos: o tempo de treinamento está diretamente relacionado à quantidade de parâmetros do modelo e à escala de dados, e inversamente relacionado à taxa de cálculo. Melhorar a eficiência computacional torna-se a chave para reduzir o tempo de treinamento, enquanto aumentar o número de dispositivos e melhorar a eficiência de paralelismo determina diretamente a capacidade de cálculo.
Comunicação complexa de sincronização de múltiplas placas: uma vez que o modelo é dividido para uma única placa, cada cálculo precisa ser alinhado. Operações como All-to-All impõem requisitos mais altos para a transmissão e troca de rede.
Custo de falha cada vez mais elevado: o treinamento de grandes modelos costuma durar meses, e uma interrupção pode levar a um retrocesso de vários dias para re-treinamento, resultando em enormes perdas. As redes de IA modernas tornaram-se um cristalização da capacidade de engenharia de sistemas humanos comparável a aviões, porta-aviões, entre outros.
A inovação na rede gira principalmente em torno de três direções:
Mudança do meio de comunicação: módulos ópticos, cabos de cobre e interconexões baseadas em silício têm suas vantagens e estão a explorar a redução de custos e o aumento de desempenho.
Competição de protocolos de rede: o protocolo de comunicação entre partes está fortemente vinculado à placa gráfica, enquanto a comunicação entre nós é principalmente uma competição entre IB e Ethernet.
Mudanças na arquitetura da rede: a arquitetura Leaf-Spine enfrenta desafios, novas arquiteturas como Dragonfly e rail-only têm potencial para se tornarem a direção evolutiva de grandes clusters.
Sugestões de investimento devem focar nas empresas relacionadas aos segmentos centrais e inovadores dos sistemas de comunicação. De uma forma geral, a inovação na rede da era da IA se concentrará em equilibrar "redução de custos", "abertura" e a escala de poder computacional, impulsionando continuamente o progresso da tecnologia de comunicação.
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MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Essas arquiteturas são realmente difíceis de mudar....
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SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Ai, eu estava me perguntando por que a internet estava tão lenta ultimamente, eu não sabia que estava me esperando aqui.
Inovação na rede na era da IA: desafios de treinamento de grandes modelos e três direções de desenvolvimento
A importância da rede na era da IA e direções de inovação
A rede desempenha um papel crucial na era dos grandes modelos de IA. Com o rápido crescimento da escala dos modelos, os clusters de múltiplos servidores tornaram-se a principal forma de resolver o treinamento de modelos, o que constitui a base para a rede "subir de nível" na era da IA. Em comparação com o passado, quando era usada principalmente para a transmissão de dados, hoje a rede é mais utilizada para sincronizar os parâmetros do modelo entre as placas gráficas, o que exige maior densidade e capacidade da rede.
O treinamento de grandes modelos enfrenta três grandes desafios:
O crescente tamanho dos modelos: o tempo de treinamento está diretamente relacionado à quantidade de parâmetros do modelo e à escala de dados, e inversamente relacionado à taxa de cálculo. Melhorar a eficiência computacional torna-se a chave para reduzir o tempo de treinamento, enquanto aumentar o número de dispositivos e melhorar a eficiência de paralelismo determina diretamente a capacidade de cálculo.
Comunicação complexa de sincronização de múltiplas placas: uma vez que o modelo é dividido para uma única placa, cada cálculo precisa ser alinhado. Operações como All-to-All impõem requisitos mais altos para a transmissão e troca de rede.
Custo de falha cada vez mais elevado: o treinamento de grandes modelos costuma durar meses, e uma interrupção pode levar a um retrocesso de vários dias para re-treinamento, resultando em enormes perdas. As redes de IA modernas tornaram-se um cristalização da capacidade de engenharia de sistemas humanos comparável a aviões, porta-aviões, entre outros.
A inovação na rede gira principalmente em torno de três direções:
Mudança do meio de comunicação: módulos ópticos, cabos de cobre e interconexões baseadas em silício têm suas vantagens e estão a explorar a redução de custos e o aumento de desempenho.
Competição de protocolos de rede: o protocolo de comunicação entre partes está fortemente vinculado à placa gráfica, enquanto a comunicação entre nós é principalmente uma competição entre IB e Ethernet.
Mudanças na arquitetura da rede: a arquitetura Leaf-Spine enfrenta desafios, novas arquiteturas como Dragonfly e rail-only têm potencial para se tornarem a direção evolutiva de grandes clusters.
Sugestões de investimento devem focar nas empresas relacionadas aos segmentos centrais e inovadores dos sistemas de comunicação. De uma forma geral, a inovação na rede da era da IA se concentrará em equilibrar "redução de custos", "abertura" e a escala de poder computacional, impulsionando continuamente o progresso da tecnologia de comunicação.