Las empresas, si quieren afianzarse en la competencia inteligente y construir una infraestructura de red preparada para la IA, deben sentar una base técnica sólida. No se trata sólo de actualizaciones de hardware, sino de una profunda transformación de una red de soporte tradicional a un motor de servicio inteligente. La clave es que la red debe comprender activamente y transportar de manera eficiente las características de las cargas de trabajo de IA, proporcionar garantías de rendimiento deterministas y luego permitir que el flujo de datos y la colaboración informática se desarrollen sin problemas, liberando efectivamente la productividad de la IA.
¿Qué es la infraestructura de red preparada para la IA?
Los sistemas de red que están especialmente diseñados y optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento de IA altamente concurrentes y a gran escala se denominan infraestructura de red lista para IA. La diferencia clave con las redes tradicionales de centros de datos es el "determinismo". Las redes tradicionales se esfuerzan por lograr el objetivo con un rendimiento promedio, mientras que las redes de IA deben garantizar que, en condiciones de carga extremas, los retrasos en la sincronización de datos entre miles de nodos informáticos sean extremadamente bajos y predecibles, para evitar que los costosos clústeres de GPU estén inactivos y esperando debido a la congestión de la red.
Específicamente, esta infraestructura generalmente utiliza tecnología de red sin pérdidas como núcleo, como protocolos de aplicación. Con la ayuda del control de flujo prioritario, la notificación explícita de congestión y otros mecanismos, se logra cero pérdida de paquetes en el entorno Ethernet. La arquitectura de red también ha evolucionado desde el tradicional árbol grueso de tres capas hasta topologías de menor latencia, como estrella e hipercubo. Su objetivo es eliminar la incertidumbre a nivel de red para que el tiempo de ejecución de los trabajos de IA pueda predecirse con precisión, lo cual es un requisito previo para la implementación a gran escala de aplicaciones de IA.
¿Cuáles son las necesidades especiales de las cargas de trabajo de IA en la red?
En particular, las cargas de trabajo de IA de capacitación distribuida han generado una presión disruptiva en la red. Una tarea de formación puede abarcar cientos o incluso decenas de miles de tarjetas GPU. Estas tarjetas GPU necesitan sincronizar con frecuencia parámetros de gradiente masivos. Este modo de comunicación tiene las características de "todos a todos", "ráfagas" y "alto ancho de banda". Cualquier ligero retraso o pérdida de paquetes ralentizará todo el proceso de iteración como un barril de madera y ampliará enormemente el ciclo de entrenamiento.
Esto significa que se requiere un ancho de banda de un solo puerto extremadamente alto, como incluso Internet, y también se requiere que la red tenga una latencia extremadamente baja y excelentes capacidades de rendimiento horizontal. Al mismo tiempo, el tráfico de sincronización de parámetros se mezcla con el acceso a datos de almacenamiento y el tráfico de administración, y la red debe poder identificarlos y priorizarlos de manera inteligente para garantizar que el tráfico crítico no esté bloqueado. En pocas palabras, la red necesita evolucionar de una "canalización" a un "centro de programación" inteligente.
Cómo planificar una arquitectura de red preparada para IA
El primer paso es modelar las necesidades y el tráfico del negocio, que es la planificación. Es necesario aclarar la escala máxima del clúster de IA que se planea implementar en los próximos uno a tres años, así como la magnitud de los principales parámetros del modelo requeridos, así como la proporción comercial de capacitación e inferencia. Sobre esta base, se determinan los indicadores básicos de rendimiento de la red, lo que equivale a estipular que el tiempo de finalización de todas las operaciones en una escala específica debe ser inferior a un cierto umbral. Esto determina directamente la elección de la topología de la red y las capacidades del chip del conmutador.
En el diseño de la arquitectura real, se utiliza ampliamente la idea de desacoplar jerárquicamente la red de velocidad ultraalta y sin pérdidas dentro del "clúster de computación" y la red troncal externa. Se utilizan conmutadores dedicados de alto rendimiento dentro del clúster informático para construir un área cerrada sin pérdidas. Generalmente se adopta la arquitectura de lomo de hoja y el número de saltos se reduce tanto como sea posible. Los conmutadores centrales se utilizan para interconectar clústeres. Al mismo tiempo, se tienen en cuenta estrategias de aislamiento e interfuncionamiento con redes de almacenamiento y redes de datos convencionales. La planificación debe reservar suficiente espacio de expansión para el ancho de banda y la densidad de puertos.
¿Qué componentes técnicos clave se necesitan para construir una red de IA?
Los componentes clave de hardware incluyen conmutadores de alto rendimiento, así como tarjetas de red inteligentes. El conmutador debe admitir puertos 400G/800G de alta densidad, tener una memoria caché grande y un mecanismo de control de flujo avanzado. La tarjeta de red inteligente es extremadamente crítica. Puede descargar parte de la pila de protocolos de red al hardware de la tarjeta de red para su procesamiento, lo que reduce en gran medida la sobrecarga de la CPU del host y logra un control de flujo y una aceleración de la comunicación más refinados, como el acceso directo a la memoria remota directa de GPU a GPU.
En términos de niveles de software y protocolo, la tecnología Ethernet sin pérdidas es fundamental. Además, son necesarias la operación y el mantenimiento automatizados de la red y las plataformas de monitoreo inteligente. Esta plataforma puede visualizar la matriz de tráfico de la red en tiempo real, rastrear dinámicamente el consumo de la red de cada trabajo de IA y localizar rápidamente cuellos de botella en el rendimiento y puntos de falla. La tecnología de telemetría se utiliza ampliamente para lograr una percepción de segundo nivel y un ajuste preciso del estado de la red.
¿Cuáles son los desafíos comunes que se encuentran durante la implementación?
El desafío más común es gestionar la "pérdida de paquetes" y la "congestión". Incluso en redes que han implementado tecnología sin pérdidas, es muy probable que una configuración inadecuada del buffer y políticas de tráfico incorrectas provoquen la propagación de la congestión, provocando así fluctuaciones en el rendimiento. El proceso de ajuste a menudo requiere pruebas repetidas basadas en el tráfico empresarial específico para encontrar la mejor combinación de gestión de colas de conmutación, umbral ECN y otros parámetros. Este es un proceso de ingeniería que requiere una paciencia meticulosa.
Existe otro desafío importante, que es la complejidad de la colaboración entre campos técnicos. El cuello de botella en el rendimiento de la red de IA puede aparecer en el enlace de la red, el enlace informático, el enlace de almacenamiento o cualquier enlace del enlace de la aplicación. La resolución de problemas requiere ingeniería de red. Los ingenieros, los ingenieros de operación y mantenimiento de plataformas de IA y los ingenieros de algoritmos colaboran en profundidad. Por ejemplo, si la velocidad de entrenamiento es lenta, puede deberse a problemas de sincronización de la red o puede deberse a que la frecuencia de sincronización de parámetros del modelo en sí es demasiado alta. Para localizar el problema, se requiere una vista de monitoreo panorámica de un extremo a otro y un mecanismo de colaboración entre equipos.
Cómo evaluar y optimizar el rendimiento de la red
Para evaluar el rendimiento, es necesario construir un sistema de pruebas de referencia multidimensional. Este sistema no sólo prueba el ancho de banda, el retraso y la fluctuación de la red desnuda, sino que también realiza pruebas reales integradas con el negocio. Por ejemplo, utilice una colección de bibliotecas de comunicación de IA estándar de la industria para ejecutar operaciones estándar de todos y todos a todos en diferentes tamaños de clúster y luego registre sus tiempos de finalización. Al mismo tiempo, durante el proceso de la tarea de entrenamiento del modelo real, las curvas de "utilización de GPU" y "utilización de red" se monitorean continuamente para analizar la proporción de tiempo que la GPU está inactiva debido a la espera de comunicación.
Solo cuando el proceso continúa se puede ajustar dinámicamente la política de red, que está relacionada con los datos obtenidos del monitoreo. Por ejemplo, las tareas de IA con diferentes prioridades tienen una asignación diferenciada de segmentos de recursos de red, lo cual es una manifestación. También es posible ajustar modos de comunicación en el marco de IA que pueden ajustar la granularidad de sincronización de gradiente o usar algoritmos de compresión para reducir el volumen de comunicación. A menudo se obtienen importantes mejoras de rendimiento gracias a la cooptimización del software y el hardware. El objetivo se fijó para minimizar el impacto de las comunicaciones de la red en el tiempo total de formación.
Cuando su empresa o equipo está evolucionando hacia una red preparada para la IA, ¿cuáles son los puntos débiles más fuertes o los desafíos más inesperados que encuentra? ¿Es la confusión en el proceso de selección de tecnología, la presión de los costos o las dificultades encontradas en la transformación de las habilidades del equipo? Bienvenido a compartir sus propias experiencias y pensamientos reales en el área de comentarios. Si este artículo te ha inspirado, dale me gusta y compártelo con otras personas que puedan necesitarlo.
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