Сеть играет ключевую роль в эпоху больших моделей ИИ. С быстрым ростом масштабов моделей многосерверные кластеры стали основным способом решения задач обучения моделей, что стало основой для "высокой" роли сети в эпоху ИИ. В отличие от прошлого, когда сеть в основном использовалась для передачи данных, сегодня она больше используется для синхронизации параметров моделей между графическими процессорами, что предъявляет более высокие требования к плотности и ёмкости сети.
Тренировка больших моделей сталкивается с тремя основными вызовами:
Растущий объем моделей: время обучения коррелирует с количеством параметров модели и объемом данных, но обратно пропорционально скорости вычислений. Повышение вычислительной эффективности становится ключом к сокращению времени обучения, а увеличение количества устройств и повышение параллельной эффективности напрямую определяют вычислительную мощность.
Сложная коммуникация при синхронизации нескольких карт: после разделения модели на отдельные карты каждое вычисление требует выравнивания. Операции All-to-All и другие ставят более высокие требования к сетевой передаче и обмену.
Увеличивающиеся затраты на неисправности: обучение больших моделей часто занимает месяцы, прерывание может привести к необходимости повторного обучения на протяжении нескольких дней, что вызывает огромные потери. Современные AI-сети стали настоящим достижением человеческой инженерной мысли, сопоставимым с самолетами, авианосцами и другими системами.
Сетевая инновация в основном сосредоточена на трех направлениях:
Замена средств связи: оптические модули, медные кабели и кремниевые соединения имеют свои преимущества, и сейчас исследуются пути снижения затрат и повышения производительности.
Конкуренция сетевых протоколов: протоколы связи между чипами сильно связаны с видеокартами, а конкуренция между узлами в основном идет между IB и Ethernet.
Изменения в сетевой архитектуре: архитектура Leaf-Spine сталкивается с вызовами, новые архитектуры, такие как Dragonfly и rail-only, имеют перспективы стать направлением эволюции для крупных кластеров.
Инвестиционные рекомендации сосредоточены на компаниях, связанных с ключевыми элементами и инновациями в области телекоммуникационных систем. В целом, инновации в сети в эпоху ИИ будут сосредоточены на "снижении затрат", "открытости" и балансе масштабов вычислительной мощности, что будет способствовать постоянному развитию технологий связи.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
3
Поделиться
комментарий
0/400
MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Эти архитектуры действительно трудно изменить....
Посмотреть ОригиналОтветить0
SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Ой, я и думал, почему интернет такой медленный в последнее время, оказывается, он ждал меня здесь.
Инновации в сети в эпоху ИИ: вызовы обучения больших моделей и три направления развития
Важность сети в эпоху ИИ и направления инноваций
Сеть играет ключевую роль в эпоху больших моделей ИИ. С быстрым ростом масштабов моделей многосерверные кластеры стали основным способом решения задач обучения моделей, что стало основой для "высокой" роли сети в эпоху ИИ. В отличие от прошлого, когда сеть в основном использовалась для передачи данных, сегодня она больше используется для синхронизации параметров моделей между графическими процессорами, что предъявляет более высокие требования к плотности и ёмкости сети.
Тренировка больших моделей сталкивается с тремя основными вызовами:
Растущий объем моделей: время обучения коррелирует с количеством параметров модели и объемом данных, но обратно пропорционально скорости вычислений. Повышение вычислительной эффективности становится ключом к сокращению времени обучения, а увеличение количества устройств и повышение параллельной эффективности напрямую определяют вычислительную мощность.
Сложная коммуникация при синхронизации нескольких карт: после разделения модели на отдельные карты каждое вычисление требует выравнивания. Операции All-to-All и другие ставят более высокие требования к сетевой передаче и обмену.
Увеличивающиеся затраты на неисправности: обучение больших моделей часто занимает месяцы, прерывание может привести к необходимости повторного обучения на протяжении нескольких дней, что вызывает огромные потери. Современные AI-сети стали настоящим достижением человеческой инженерной мысли, сопоставимым с самолетами, авианосцами и другими системами.
Сетевая инновация в основном сосредоточена на трех направлениях:
Замена средств связи: оптические модули, медные кабели и кремниевые соединения имеют свои преимущества, и сейчас исследуются пути снижения затрат и повышения производительности.
Конкуренция сетевых протоколов: протоколы связи между чипами сильно связаны с видеокартами, а конкуренция между узлами в основном идет между IB и Ethernet.
Изменения в сетевой архитектуре: архитектура Leaf-Spine сталкивается с вызовами, новые архитектуры, такие как Dragonfly и rail-only, имеют перспективы стать направлением эволюции для крупных кластеров.
Инвестиционные рекомендации сосредоточены на компаниях, связанных с ключевыми элементами и инновациями в области телекоммуникационных систем. В целом, инновации в сети в эпоху ИИ будут сосредоточены на "снижении затрат", "открытости" и балансе масштабов вычислительной мощности, что будет способствовать постоянному развитию технологий связи.