あなたのネットワークは AI/ML クラスターのボトルネックになっていますか?
データセンターが分散ニューラルネットワークに対応するために急速に拡張されるにつれ、従来のネットワークアーキテクチャでは「エレファントフロー」や並列コンピューティングの厳しい要求を満たせなくなることがよくあります。トレーニングジョブが停滞するか、デプロイメントが成功するかの違いは、多くの場合、トランスポートプロトコルの効率性に左右されます。.
この技術ホワイトペーパーでは、, "「AI/MLネットワークの背景」" RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2) を用いた高性能コンピューティング環境の最適化に関する包括的なガイドを提供します。過度のバッファコピーによってCPUに負担をかける従来のTCP/IPスタックとは異なり、RDMAテクノロジーは「ゼロコピー」と「OSバイパス」機能を活用して直接メモリアクセスを可能にし、レイテンシとCPUオーバーヘッドを大幅に削減します。.
中には次のようなものが含まれています:
- RoCEv2の利点: ルーティング可能性やパフォーマンスを犠牲にすることなく、RoCEv2 が InfiniBand よりもスケーラブルでコスト効率に優れた代替手段となる理由。.
- ロスレスイーサネットの実現: バースト中のパケット損失を防ぐための優先フロー制御 (PFC) の構成について詳しく説明します。.
- 混雑管理: ボトルネックが発生する前に伝送速度を動的に調整するために、PFC と一緒に明示的輻輳通知 (ECN) を実装する方法。.
完全なレポートをダウンロードして、最新の AI ワークロードに必要な高スループットと低レイテンシに合わせてネットワークを調整する方法をご確認ください。.