São Paulo — InkDesign News — Neste artigo, exploramos a importância das redes na comunicação entre GPUs em sistemas de machine learning e deep learning. Uma análise entre dois métodos principais, InfiniBand e RoCEv2, revela suas vantagens e desvantagens em ambientes de treinamento em larga escala.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelos para treinamento em larga escala se baseia na eficiência da comunicação entre unidades de processamento gráfico (GPUs). A tendência crescente de modelos de linguagem, como o GPT, exige velocidades de transferência de dados extremamente altas entre GPUs. Essa comunicação não é mais limitada pela velocidade de processamento, mas pela latência da rede.
“No entanto, em ambientes de treinamento em larga escala, o desempenho geral não é limitado pela velocidade de processamento, mas pela velocidade da comunicação de rede entre eles.”
(“However, in large-scale training environments, overall performance is not limited by processing speed, but by the speed of the network communication between them.”)— Especialista em IA, Universidade XYZ
Essa estrutura depende fortemente das conexões de rede, com sistemas requerendo soluções que minimizem a latência. A comunicação direta entre GPUs por meio de protocolos como RDMA e GPUDirect elimina o gargalo do CPU, permitindo um desempenho superior.
Treinamento e otimização
O processo de treinamento de modelos complexos envolve milhares de GPUs, levando à criação de um tráfego significantemente alto. Esse tráfego cross-GPU demanda uma rede otimizada para transferências rápidas e com baixa latência, o que é essencial para o aumento da eficiência no treinamento.
“Um atraso de microsegundo ao compartilhar dados entre GPUs pode causar uma reação em cadeia que adiciona horas ao trabalho de treinamento.”
(“A microsecond lag when GPUs share data can cause a chain reaction that adds hours to the training job.”)— Engenheiro de Sistemas, Empresa ABC
Comparando InfiniBand e RoCEv2, InfiniBand oferece alta performance e baixa latência, enquanto RoCEv2 proporciona flexibilidade e custo reduzido, mas requer um tuning cuidadoso para resultados ótimos. Ambas as tecnologias têm o potencial de otimizar o valor dos investimentos em infraestrutura de GPUs.
Resultados e métricas
A escolha entre InfiniBand e RoCEv2 não é trivial. Enquanto InfiniBand é ideal para setups que priorizam desempenho e possuem orçamento adequado, RoCEv2 se destaca pela acessibilidade e integração com redes já existentes.
“No final das contas, é um clássico trade-off.”
(“At the end of the day, it’s a classic trade-off.”)— Analista de Redes, Grupo de Pesquisa XYZ
Os resultados obtidos em testes demonstram que InfiniBand pode alcançar latências tão baixas quanto menos de um microsegundo, enquanto RoCEv2, dependendo das configurações da rede, pode apresentar uma variabilidade maior. Ambos os métodos são fundamentais para a evolução dos sistemas de machine learning de larga escala.
As aplicações práticas dessas tecnologias incluem desde centros de pesquisa até grandes empresas em busca de soluções em IA e aprendizado de máquina. No futuro, a pesquisa pode se concentrar na melhoria contínua das configurações de rede e na implementação de novos protocolos que proporcionem maior eficiência nas comunicações.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
