Tầm quan trọng và hướng đổi mới của mạng trong thời đại AI
Mạng đóng vai trò quan trọng trong thời đại các mô hình AI lớn. Khi quy mô mô hình nhanh chóng tăng trưởng, cụm máy chủ đa trở thành phương pháp chính để giải quyết việc đào tạo mô hình, điều này tạo thành nền tảng cho việc "thăng cấp" của mạng trong thời đại AI. So với trước đây chủ yếu được sử dụng để truyền tải dữ liệu, ngày nay mạng còn được sử dụng nhiều hơn để đồng bộ hóa các tham số mô hình giữa các card đồ họa, đặt ra yêu cầu cao hơn về mật độ và dung lượng mạng.
Đào tạo mô hình lớn đang đối mặt với ba thách thức:
Kích thước mô hình ngày càng lớn: Thời gian huấn luyện có mối quan hệ tỷ lệ thuận với số lượng tham số của mô hình và quy mô dữ liệu, và tỷ lệ nghịch với tốc độ tính toán. Nâng cao hiệu suất tính toán trở thành yếu tố then chốt trong việc rút ngắn thời gian huấn luyện, trong khi việc mở rộng số lượng thiết bị và nâng cao hiệu quả song song trực tiếp quyết định đến sức mạnh tính toán.
Sự giao tiếp phức tạp của đa thẻ đồng bộ: Sau khi mô hình được chia thành thẻ đơn, mỗi lần tính toán đều cần phải thực hiện việc căn chỉnh. Các thao tác như All-to-All đặt ra yêu cầu cao hơn đối với việc truyền tải và trao đổi mạng.
Chi phí lỗi ngày càng đắt đỏ: Việc huấn luyện mô hình lớn thường kéo dài nhiều tháng, sự gián đoạn có thể dẫn đến việc phải quay lại huấn luyện lại trong vài ngày, gây ra tổn thất lớn. Mạng AI hiện đại đã trở thành thành quả của khả năng kỹ thuật hệ thống con người tương đương như máy bay, tàu sân bay.
Đổi mới mạng chủ yếu xoay quanh ba hướng:
Sự thay đổi của môi trường truyền thông: mô-đun quang, cáp đồng và liên kết silicon đều có ưu điểm, đang khám phá việc giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.
Cạnh tranh giao thức mạng: Giao thức truyền thông giữa các mảnh và sự ràng buộc mạnh mẽ với card đồ họa, trong khi giao tiếp giữa các nút chủ yếu là sự cạnh tranh giữa IB và Ethernet.
Sự thay đổi trong kiến trúc mạng: Kiến trúc lá và trục đang đối mặt với thách thức, các kiến trúc mới như Dragonfly và chỉ đường ray có khả năng trở thành hướng tiến hóa của các cụm siêu lớn.
Các khuyến nghị đầu tư nên chú ý đến các công ty liên quan đến các yếu tố cốt lõi và đổi mới của hệ thống truyền thông. Nhìn chung, sự đổi mới trong mạng lưới thời đại AI sẽ xoay quanh việc "giảm chi phí", "mở cửa" và sự cân bằng về quy mô tính toán, liên tục thúc đẩy sự tiến bộ trong công nghệ truyền thông.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetadataExplorer
· 07-30 01:55
Những kiến trúc này thật khó để thay đổi....
Xem bản gốcTrả lời0
SlowLearnerWang
· 07-30 01:49
Ôi, tôi đã nói gần đây tại sao mạng lại chậm như vậy, hóa ra là đang chờ tôi ở đây.
Đổi mới mạng trong thời đại AI: Thách thức trong huấn luyện mô hình lớn và ba hướng phát triển chính
Tầm quan trọng và hướng đổi mới của mạng trong thời đại AI
Mạng đóng vai trò quan trọng trong thời đại các mô hình AI lớn. Khi quy mô mô hình nhanh chóng tăng trưởng, cụm máy chủ đa trở thành phương pháp chính để giải quyết việc đào tạo mô hình, điều này tạo thành nền tảng cho việc "thăng cấp" của mạng trong thời đại AI. So với trước đây chủ yếu được sử dụng để truyền tải dữ liệu, ngày nay mạng còn được sử dụng nhiều hơn để đồng bộ hóa các tham số mô hình giữa các card đồ họa, đặt ra yêu cầu cao hơn về mật độ và dung lượng mạng.
Đào tạo mô hình lớn đang đối mặt với ba thách thức:
Kích thước mô hình ngày càng lớn: Thời gian huấn luyện có mối quan hệ tỷ lệ thuận với số lượng tham số của mô hình và quy mô dữ liệu, và tỷ lệ nghịch với tốc độ tính toán. Nâng cao hiệu suất tính toán trở thành yếu tố then chốt trong việc rút ngắn thời gian huấn luyện, trong khi việc mở rộng số lượng thiết bị và nâng cao hiệu quả song song trực tiếp quyết định đến sức mạnh tính toán.
Sự giao tiếp phức tạp của đa thẻ đồng bộ: Sau khi mô hình được chia thành thẻ đơn, mỗi lần tính toán đều cần phải thực hiện việc căn chỉnh. Các thao tác như All-to-All đặt ra yêu cầu cao hơn đối với việc truyền tải và trao đổi mạng.
Chi phí lỗi ngày càng đắt đỏ: Việc huấn luyện mô hình lớn thường kéo dài nhiều tháng, sự gián đoạn có thể dẫn đến việc phải quay lại huấn luyện lại trong vài ngày, gây ra tổn thất lớn. Mạng AI hiện đại đã trở thành thành quả của khả năng kỹ thuật hệ thống con người tương đương như máy bay, tàu sân bay.
Đổi mới mạng chủ yếu xoay quanh ba hướng:
Sự thay đổi của môi trường truyền thông: mô-đun quang, cáp đồng và liên kết silicon đều có ưu điểm, đang khám phá việc giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.
Cạnh tranh giao thức mạng: Giao thức truyền thông giữa các mảnh và sự ràng buộc mạnh mẽ với card đồ họa, trong khi giao tiếp giữa các nút chủ yếu là sự cạnh tranh giữa IB và Ethernet.
Sự thay đổi trong kiến trúc mạng: Kiến trúc lá và trục đang đối mặt với thách thức, các kiến trúc mới như Dragonfly và chỉ đường ray có khả năng trở thành hướng tiến hóa của các cụm siêu lớn.
Các khuyến nghị đầu tư nên chú ý đến các công ty liên quan đến các yếu tố cốt lõi và đổi mới của hệ thống truyền thông. Nhìn chung, sự đổi mới trong mạng lưới thời đại AI sẽ xoay quanh việc "giảm chi phí", "mở cửa" và sự cân bằng về quy mô tính toán, liên tục thúc đẩy sự tiến bộ trong công nghệ truyền thông.