Важливість мережі в епоху ШІ та напрямки інновацій
Мережа грає ключову роль в епоху великих моделей штучного інтелекту. З ростом масштабу моделей, кластер з декількох серверів став основним способом вирішення задачі навчання моделей, що стало основою "вищої" ролі мережі в епоху ШІ. На відміну від минулого, коли мережа в основному використовувалася для передачі даних, сьогодні мережа більше використовується для синхронізації параметрів моделей між графічними процесорами, що висуває нові вимоги до щільності та ємності мережі.
Великі моделі стикаються з трьома основними викликами:
Постійно зростаючий обсяг моделей: час навчання прямо пов'язаний з кількістю параметрів моделі та масштабом даних, і зворотно пропорційний до швидкості обчислень. Підвищення обчислювальної ефективності стає ключовим для скорочення часу навчання, а збільшення кількості пристроїв та підвищення паралельної ефективності безпосередньо визначає обчислювальну потужність.
Складна комунікація з багатьма картами: після розподілу моделі на одну карту, кожен обчислення потребує вирівнювання. Операції All-to-All та інші ставлять вищі вимоги до мережевої передачі та обміну.
Все більш дорогі витрати на несправності: навчання великих моделей часто триває місяцями, і перерви можуть призвести до повернення на кілька днів до повторного навчання, що спричиняє величезні втрати. Сучасні AI-мережі стали справжнім досягненням інженерної спроможності людства, рівним літакам, авіаносцям тощо.
Мережеві інновації в основному зосереджені навколо трьох напрямків:
Зміна комунікаційних середовищ: оптичні модулі, мідні кабелі та кремнієві з'єднання мають свої переваги, і зараз досліджуються способи зниження витрат та підвищення продуктивності.
Конкуренція мережевих протоколів: протокол комунікації між чіпами тісно пов'язаний з графічними процесорами, тоді як основна конкуренція між комунікацією між вузлами відбувається між IB та Ethernet.
Зміни в мережевій архітектурі: архітектура Leaf Spine стикається з викликами, нові архітектури, такі як Dragonfly і rail-only, мають потенціал стати еволюційним напрямком для надвеликих кластерів.
Інвестиційні поради слід зосередити на компаніях, що працюють у ключових та інноваційних секторах комунікаційних систем. Загалом, інновації в мережі в епоху ШІ будуть зосереджені на балансі "зниження витрат", "відкритості" та масштабів обчислювальної потужності, постійно сприяючи прогресу в комунікаційних технологіях.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Ці архітектури дійсно важко змінити....
Переглянути оригіналвідповісти на0
SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Ой, я ж казав, чому в останній час інтернет такий повільний, виявляється, що він чекав на мене ось тут.
Інновації в мережі в еру ШІ: виклики навчання великих моделей та три напрямки розвитку
Важливість мережі в епоху ШІ та напрямки інновацій
Мережа грає ключову роль в епоху великих моделей штучного інтелекту. З ростом масштабу моделей, кластер з декількох серверів став основним способом вирішення задачі навчання моделей, що стало основою "вищої" ролі мережі в епоху ШІ. На відміну від минулого, коли мережа в основному використовувалася для передачі даних, сьогодні мережа більше використовується для синхронізації параметрів моделей між графічними процесорами, що висуває нові вимоги до щільності та ємності мережі.
Великі моделі стикаються з трьома основними викликами:
Постійно зростаючий обсяг моделей: час навчання прямо пов'язаний з кількістю параметрів моделі та масштабом даних, і зворотно пропорційний до швидкості обчислень. Підвищення обчислювальної ефективності стає ключовим для скорочення часу навчання, а збільшення кількості пристроїв та підвищення паралельної ефективності безпосередньо визначає обчислювальну потужність.
Складна комунікація з багатьма картами: після розподілу моделі на одну карту, кожен обчислення потребує вирівнювання. Операції All-to-All та інші ставлять вищі вимоги до мережевої передачі та обміну.
Все більш дорогі витрати на несправності: навчання великих моделей часто триває місяцями, і перерви можуть призвести до повернення на кілька днів до повторного навчання, що спричиняє величезні втрати. Сучасні AI-мережі стали справжнім досягненням інженерної спроможності людства, рівним літакам, авіаносцям тощо.
Мережеві інновації в основному зосереджені навколо трьох напрямків:
Зміна комунікаційних середовищ: оптичні модулі, мідні кабелі та кремнієві з'єднання мають свої переваги, і зараз досліджуються способи зниження витрат та підвищення продуктивності.
Конкуренція мережевих протоколів: протокол комунікації між чіпами тісно пов'язаний з графічними процесорами, тоді як основна конкуренція між комунікацією між вузлами відбувається між IB та Ethernet.
Зміни в мережевій архітектурі: архітектура Leaf Spine стикається з викликами, нові архітектури, такі як Dragonfly і rail-only, мають потенціал стати еволюційним напрямком для надвеликих кластерів.
Інвестиційні поради слід зосередити на компаніях, що працюють у ключових та інноваційних секторах комунікаційних систем. Загалом, інновації в мережі в епоху ШІ будуть зосереджені на балансі "зниження витрат", "відкритості" та масштабів обчислювальної потужності, постійно сприяючи прогресу в комунікаційних технологіях.