(Контент компании RUTEST)

Cети для AI-дата-центров отличаются от сетей для традиционных дата-центров. Вместо множества хаотичных запросов, которые обрабатывает обычный дата-центр, AI-дата-центр работает как единый синхронный механизм. Главное следствие этого отличие – т.н. феномен «длинного хвоста», который незаметно, но постепенно съедает миллионы из бюджетов на GPU.

Что такое «длинный хвост» и почему он так опасен?

Представьте себе сборочный конвейер на современном автомобильном заводе. Десятки роботов и рабочих синхронно выполняют свои операции. Но что, если на одном из участков у робота-сварщика закончилась проволока, и он остановился? Весь конвейер до него будет заблокирован, а участки после него – простаивать в ожидании. Производительность всего завода упрется в скорость поставки одной катушки проволоки.

В отличие от традиционных ЦОД, где производительность измеряется в среднем, в AI-кластерах все определяет самый медленный поток данных. Если один GPU ждет информацию, простаивают все остальные. Проблема в том, что в AI-кластерах происходит множество быстрых и частых переходов от вычислений к пересылкам данных. Если один из этих потоков задерживается, он создает т.н. «длинный хвост», который тянет за собой весь процесс. Даже если средняя скорость обмена данными высока, производительность всей системы будет определяться скоростью самого медленного GPU. Это приводит к неэффективному использованию дорогих вычислительных мощностей.

Как простой GPU влияет на ROI и причем здесь балансировка?

Накопленные дни простоя GPU из-за сетевых задержек – это прямые убытки. Ускорение процесса обучения AI-модели всего на несколько дней может принести миллионы экономии, ведь следующая задача начнет обрабатываться раньше, а ваш бизнес получит ценные инсайты или новые продукты быстрее. Простое добавление новых GPU не решает проблему, если сеть не способна эффективно распределять трафик.

Цель оптимизации AI-сети не просто ускорить отдельные потоки, а добиться такой балансировки, при которой все GPU получают данные примерно в одно время. Для этого используются продвинутые технологии Ethernet, которые мы упоминали ранее, но теперь посмотрим на них именно под углом борьбы с «длинным хвостом»:

• Packet Spraying и Dynamic Load Balancing  «разбивают» большие потоки на мелкие пакеты и распределяют их по всем доступным сетевым линкам. Это обеспечивает равномерную загрузку и предотвращает возникновение «пробок», которые и создают «хвост».
• RDMA (Remote Direct Memory Access) и RoCE (RDMA over Converged Ethernet) позволяют GPU обмениваться данными напрямую, минуя центральный процессор. Это значительно снижает задержки и обеспечивает ту самую синхронность, которая не дает «хвосту» появиться.

Комбинация этих технологий и их тонкая настройка позволяют создать так называемую «сеть Ethernet без потерь», которая является фундаментом для максимального использования ваших инвестиций в AI.

Как найти и устранить «длинный хвост»?

Построение и оптимизация такой сложной сети является задачей нетривиальной. Она требует глубоких знаний и, что самое важное, специализированного тестирования. Для этого используются генераторы трафика, которые могут эмулировать поведение тысяч GPU и сетевых карт RDMA, воспроизводя реальные сценарии AI-трафика.

Такие инструменты, как решение IXIA для тестирования сетевой фабрики AI, позволяют заранее выявить те самые «длинные хвосты» и «узкие места» в сети. Это дает возможность оптимизировать параметры сети еще до того, как вы развернете дорогостоящее оборудование.

От «длинного хвоста» к максимальной отдаче

Феномен «длинного хвоста» в AI-трафике – это скрытый фактор, влияющий на эффективность вложений в искусственный интеллект. Понимание его природы и применение комплексных решений для сетевой оптимизации и тестирования, ключ к тому, чтобы AI-кластер работал на полную мощность, а каждый вложенный рубль приносил максимальную отдачу.