Ağ, AI büyük model çağında kritik bir rol oynamaktadır. Model ölçeği hızla büyüdükçe, çoklu sunucu kümeleri model eğitiminin ana çözüm yolu haline gelmiştir ve bu durum, ağın AI çağında "üst düzey" olmasının temelini oluşturmuştur. Geçmişte çoğunlukla veri iletimi için kullanılan ağ, günümüzde daha fazla olarak grafik kartları arasındaki model parametrelerini senkronize etmek için kullanılmakta ve bu durum ağa dair yoğunluk ve kapasiteye daha yüksek talepler getirmektedir.
Büyük model eğitiminin üç ana zorluğu var:
Giderek büyüyen model boyutu: Eğitim süresi, model parametreleri ve veri ölçeği ile doğru orantılıdır, hesaplama hızı ile ters orantılıdır. Hesaplama verimliliğini artırmak, eğitim süresini kısaltmanın anahtarı haline gelir ve ekipman sayısını artırmak ve paralel verimliliği artırmak doğrudan hesaplama gücünü belirler.
Çoklu kart senkronizasyonunun karmaşık iletişimi: Model tek karta bölündüğünde, her hesaplama için hizalama yapılması gerekir. All-to-All gibi işlemler, ağ iletimi ve değişimi için daha yüksek gereksinimler ortaya koyar.
Daha da artan arıza maliyetleri: Büyük model eğitimi genellikle aylarca sürer, kesintiler birkaç gün geri eğitim gerektirebilir ve büyük kayıplara yol açabilir. Modern AI ağları, uçaklar, uçak gemileri gibi insan sistemi mühendisliği yeteneklerinin birikimi haline gelmiştir.
Ağ inovasyonu esasen üç yön etrafında dönmektedir:
İletişim ortamlarının değişimi: optik modüller, bakır kablolar ve silikon tabanlı bağlantıların her birinin avantajları var, maliyet düşürme ve performans artırma üzerine araştırmalar yapılıyor.
Ağ protokollerinin rekabeti: parça arası iletişim protokolü ve grafik kartları arasında güçlü bir bağ, düğümler arası iletişimde ise esas olarak IB ile Ethernet arasındaki rekabet.
Ağ mimarisindeki değişiklikler: Yaprak-omuz mimarisi zorluklarla karşı karşıya, Dragonfly ve sadece ray gibi yeni mimarilerin büyük kümelerin evrim yönü olması bekleniyor.
Yatırım önerileri, iletişim sisteminin temel bileşenleri ve yenilikçi aşamalarla ilgili şirketlere odaklanmalıdır. Genel olarak, AI çağında ağın yenilikleri "maliyet düşürme", "açıklık" ve hesaplama gücü ölçeği dengesi etrafında şekillenecek ve iletişim teknolojisinin ilerlemesini sürdürecektir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
3
Share
Comment
0/400
MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Bu yapıları değiştirmek gerçekten zor....
View OriginalReply0
SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Aman, neden son zamanlarda internetin bu kadar yavaş olduğunu söylüyordum, meğerse burada beni bekliyormuş.
AI Çağı Ağ Yeniliği: Büyük Model Eğitimi Zorlukları ve Üç Gelişim Yönü
AI Çağı'nda Ağın Önemi ve Yenilikçi Yönleri
Ağ, AI büyük model çağında kritik bir rol oynamaktadır. Model ölçeği hızla büyüdükçe, çoklu sunucu kümeleri model eğitiminin ana çözüm yolu haline gelmiştir ve bu durum, ağın AI çağında "üst düzey" olmasının temelini oluşturmuştur. Geçmişte çoğunlukla veri iletimi için kullanılan ağ, günümüzde daha fazla olarak grafik kartları arasındaki model parametrelerini senkronize etmek için kullanılmakta ve bu durum ağa dair yoğunluk ve kapasiteye daha yüksek talepler getirmektedir.
Büyük model eğitiminin üç ana zorluğu var:
Giderek büyüyen model boyutu: Eğitim süresi, model parametreleri ve veri ölçeği ile doğru orantılıdır, hesaplama hızı ile ters orantılıdır. Hesaplama verimliliğini artırmak, eğitim süresini kısaltmanın anahtarı haline gelir ve ekipman sayısını artırmak ve paralel verimliliği artırmak doğrudan hesaplama gücünü belirler.
Çoklu kart senkronizasyonunun karmaşık iletişimi: Model tek karta bölündüğünde, her hesaplama için hizalama yapılması gerekir. All-to-All gibi işlemler, ağ iletimi ve değişimi için daha yüksek gereksinimler ortaya koyar.
Daha da artan arıza maliyetleri: Büyük model eğitimi genellikle aylarca sürer, kesintiler birkaç gün geri eğitim gerektirebilir ve büyük kayıplara yol açabilir. Modern AI ağları, uçaklar, uçak gemileri gibi insan sistemi mühendisliği yeteneklerinin birikimi haline gelmiştir.
Ağ inovasyonu esasen üç yön etrafında dönmektedir:
İletişim ortamlarının değişimi: optik modüller, bakır kablolar ve silikon tabanlı bağlantıların her birinin avantajları var, maliyet düşürme ve performans artırma üzerine araştırmalar yapılıyor.
Ağ protokollerinin rekabeti: parça arası iletişim protokolü ve grafik kartları arasında güçlü bir bağ, düğümler arası iletişimde ise esas olarak IB ile Ethernet arasındaki rekabet.
Ağ mimarisindeki değişiklikler: Yaprak-omuz mimarisi zorluklarla karşı karşıya, Dragonfly ve sadece ray gibi yeni mimarilerin büyük kümelerin evrim yönü olması bekleniyor.
Yatırım önerileri, iletişim sisteminin temel bileşenleri ve yenilikçi aşamalarla ilgili şirketlere odaklanmalıdır. Genel olarak, AI çağında ağın yenilikleri "maliyet düşürme", "açıklık" ve hesaplama gücü ölçeği dengesi etrafında şekillenecek ve iletişim teknolojisinin ilerlemesini sürdürecektir.