Zdaniem eksperta
Wraz z rosnącymi wymaganiami związanymi z coraz bardziej złożonymi modelami sztucznej inteligencji, zapotrzebowanie na nowoczesne rozwiązania sieciowe staje się kluczowe. AMD, z pełną świadomością tych potrzeb, wprowadza na rynek nową kartę sieciową, która ma zrewolucjonizować połączenia w klastrach AI i systemach HPC.
W obliczu dynamicznego rozwoju modeli generatywnej sztucznej inteligencji oraz językowych modeli wielkoskalowych (LLM), konwencjonalne sieci Ethernet stają się niewystarczające. Aby sprostać wymaganiom stawianym przez te skomplikowane systemy, AMD wprowadza na rynek kartę sieciową Pensando Pollara 400, która oferuje przepustowość rzędu 400 Gbps. Rozwiązanie to nie tylko dostosowane jest do nowych potrzeb, ale także oferuje imponujący, sześciokrotny wzrost wydajności w porównaniu do tradycyjnych kart sieciowych Ethernet.
Zaawansowane modele sztucznej inteligencji, takie jak te wykorzystywane w obszarach przetwarzania języka naturalnego, obrazów czy też generatywnych aplikacji, wymagają coraz większej mocy obliczeniowej i efektywnej komunikacji między węzłami obliczeniowymi. Kluczowe aspekty to szybkie transfery danych, równoległe przetwarzanie oraz niska latencja, które w tradycyjnych rozwiązaniach sieciowych stają się coraz trudniejsze do zrealizowania.
Pomimo swoich ograniczeń, Ethernet pozostaje dominującym standardem w sieciach klastrowych ze względu na szerokie rozpowszechnienie. Jednak w miarę jak rosną potrzeby związane z AI, luki w wydajności Ethernetu stają się coraz bardziej widoczne.
AMD, dostrzegając te wyzwania, opracowało kartę sieciową, która spełnia unikalne wymagania stawiane przez sztuczną inteligencję. Pensando Pollara 400, w pełni programowalna karta sieciowa obsługująca RDMA (zdalny dostęp do pamięci bezpośredniej), została zaprojektowana z myślą o intensywnych transferach danych między jednostkami obliczeniowymi GPU, kluczowymi w nowoczesnych klastrach AI.
Wydajność karty Pollara 400 nie wynika tylko z jej imponującej przepustowości 400 Gbps, ale także z zastosowania nowoczesnych rozwiązań technologicznych, takich jak inteligentne ścieżki wielodrożne, które dynamicznie rozdzielają pakiety danych, minimalizując zatory w sieci. Dzięki temu karta zapewnia optymalne wykorzystanie wszystkich dostępnych połączeń, co znacząco przyspiesza realizację zadań AI.
Jednym z najważniejszych zastosowań Pensando Pollara 400 jest komunikacja między procesorami graficznymi (GPU), które są sercem nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. AMD zadbało o to, aby ich nowa karta sieciowa była w stanie sprostać wysokim wymaganiom stawianym przez takie aplikacje. Zoptymalizowane ścieżki komunikacyjne, redukcja latencji oraz większa przepustowość to kluczowe aspekty, które przyczyniają się do wzrostu efektywności obliczeniowej.
Dzięki zastosowaniu programowalnych procesów sieciowych, możliwa jest również pełna personalizacja i optymalizacja działań, co pozwala na elastyczne dostosowanie karty do specyficznych potrzeb poszczególnych aplikacji AI.
Warto zwrócić uwagę, że karta sieciowa Pensando Pollara 400 pojawia się na rynku w momencie, gdy trwają prace nad nowym standardem sieciowym Ultra Ethernet (UEC). Mimo że specyfikacja tej technologii została opóźniona, AMD postanowiło nie czekać i wypuścić swoje rozwiązanie już teraz, zapewniając wsparcie dla przyszłych aktualizacji.
Ultra Ethernet ma na celu nie tylko zachowanie wszystkich zalet tradycyjnego Ethernetu, ale także wprowadzenie usprawnień kluczowych dla sztucznej inteligencji i obliczeń wysokiej wydajności (HPC). Docelowo ma to umożliwić jeszcze efektywniejsze skalowanie sieci, dostosowując je do specyficznych potrzeb AI.
Pensando Pollara 400 to krok w przyszłość dla AMD i całego rynku sieciowego w kontekście AI. Karta ma rozpocząć proces próbkowania jeszcze w czwartym kwartale 2024 roku, a jej komercyjna dostępność przewidziana jest na pierwszą połowę 2025 roku, zbieżnie z oficjalnym wydaniem specyfikacji UEC 1.0.
Dzięki tak zaawansowanym technologiom AMD po raz kolejny umacnia swoją pozycję jako lidera innowacji, dostarczając rozwiązania, które odpowiadają na najbardziej wymagające wyzwania współczesnych systemów AI.