Технологии искусственного интеллекта (ИИ) сегодня бурно развиваются и требуют всё более серьёзных вычислительных мощностей. Но наряду с наращиванием этих мощностей растут требования и к сетевой подсистеме, поэтому крупные компании и исследовательские организации ищут всё новые способы оптимизации инфраструктуры.
Компания Meta✴ в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом (MIT) и рядом прочих исследовательских организаций опубликовала данные любопытного эксперимента, в котором ИИ-кластер мог менять топологию своего интерконнекта с помощью механической «роборуки».
Система получила название TopoOpt, поскольку вычислительные узлы в ней использовали полностью оптическую сеть с оптической же патч-панелью. Эта сеть объединяла 12 вычислительных узлов ASUS ESC4000A-E10, каждый из которых был оснащён ускорителем NVIDIA A100, сетевыми адаптерами HPE и Mellanox ConnectX-5 (100 Гбит/с) с оптическими трансиверами.
Источник здесь и далее: USENIX
Наиболее интересное устройство в эксперименте — оптическая патч-панель Telescent, оснащённая механическим манипулятором, способным производить перекоммутацию на лету. Эта «роборука» работала под управлением специализированного ПО, целью которого ставилось нахождение оптимальной сетевой топологии и сегментации сети применительно к различным задачам машинного обучения.
Система с перекоммутируемой оптической сетью не требует энергоёмких высокоскоростных коммутаторов и обеспечивает ряд других преимуществ
Такая роботизированная патч-панель не столь расторопна, как оптические коммутаторы Google с микрозеркальной механикой, но стоит впятеро дешевле и имеет больше портов. Опубликованные экспериментальные данные уверенно свидетельствуют о том, что топология «толстого дерева» (fat tree), использующая несколько слоёв коммутаторов, не оптимальна и даже избыточна для ряда нейросетевых задач.
К тому же перекоммутируемая оптическая сеть без традиционных высокоскоростных коммутаторов требует меньше оборудования, а значит, может быть не только быстрее сети fat tree в ряде ИИ-задач, но и существенно дешевле в развёртывании и поддержании в рабочем состоянии — как минимум за счёт отсутствия затрат на питание множества коммутаторов.
Источник:
