Автор: Денис Аветисян
Новая библиотека TransferEngine обеспечивает высокоскоростную передачу данных, критически важную для современных систем искусственного интеллекта.
TransferEngine – это портативная RDMA-библиотека для эффективной организации межсерверного взаимодействия в системах с большим количеством экспертов, демонстрирующая передовые показатели на оборудовании NVIDIA ConnectX и AWS EFA.
Современные архитектуры больших языковых моделей (LLM), такие как распределенный вывод и маршрутизация Mixture-of-Experts, предъявляют повышенные требования к гибким каналам связи, выходящим за рамки простых коллективных операций. В статье ‘RDMA Point-to-Point Communication for LLM Systems’ представлена TransferEngine – переносимая библиотека RDMA, обеспечивающая эффективную межпроцессную связь для LLM-систем. TransferEngine унифицирует доступ к различным сетевым контроллерам, позволяя достичь пиковой пропускной способности до 400 Гбит/с на NVIDIA ConnectX-7 и AWS EFA. Сможет ли TransferEngine стать основой для создания более гибких и производительных облачных LLM-инфраструктур, свободных от привязки к конкретным аппаратным решениям?
Преодолевая Границы Монолитного Вывода
Традиционный подход к выводу трансформаторных моделей, заключающийся в выполнении всех вычислений на одном устройстве, создает узкое место при увеличении размера модели, ограничивая масштабируемость и увеличивая задержку. Распределенный вывод предлагает решение, разделяя процесс и позволяя распараллеливать вычисления на нескольких устройствах, эффективно используя ресурсы и снижая задержку.
Эффективная реализация распределенного вывода требует сложной координации и оптимизации передачи данных. Использование специализированных фреймворков и техник, таких как конвейеризация и разбиение тензоров, позволяет добиться максимальной производительности и масштабируемости. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается.
TransferEngine: Основа для Распределенного ИИ
TransferEngine – это переносимая библиотека для коммуникаций по RDMA, абстрагирующая сложность гетерогенного аппаратного обеспечения и упрощающая взаимодействие между вычислительными узлами, скрывая детали протоколов RDMA и особенности сетевых адаптеров. TransferEngine использует GPU-Direct RDMA и GDRCopy для минимизации задержек и максимизации пропускной способности, достигая скорости однократной записи 54 Гбит/с на EFA и 116 Гбит/с на ConnectX-7.
Упрощение коммуникаций достигается за счет управления сетевыми адресами посредством структуры NetAddr и группировки ресурсов в DomainGroups, обеспечивая эффективное и гибкое взаимодействие между устройствами, выполняющими распределённый инференс.
Оптимизация MoE Инференса с Дисагрегацией
Модели Mixture-of-Experts (MoE) обеспечивают повышенную емкость, однако требуют эффективной маршрутизации токенов (MoE Dispatch) и агрегации выходных данных (MoE Combine). Оптимизация этих процессов – ключ к высокой производительности. Дизагрегированная инференция, в сочетании с TransferEngine, значительно ускоряет MoE Dispatch и MoE Combine, позволяя достичь передового уровня задержки декодирования MoE на платформах ConnectX-7 и EFA.
TransferEngine облегчает все компоненты, предоставляя унифицированную структуру для распределенной инференции MoE, создавая гибкую и масштабируемую систему для больших языковых моделей.
Ускорение Обучения с Подкреплением Через Распределенные Веса
Обучение с подкреплением (RL) часто требует частых обновлений весов, что создает узкое место в коммуникациях при распределенном обучении. Задержки в распространении обновлений могут замедлить процесс обучения и ограничить масштабируемость. TransferEngine представляет собой высокоскоростной, низколатентный канал связи для эффективной передачи обновлений весов (RL Weight Update), позволяя обновлять веса триллион-параметрических моделей за 1.3 секунды.
Оптимизация процесса обновления весов ускоряет исследование и сходимость алгоритмов RL, открывая потенциал для масштабирования RL до более сложных задач. Подобно тому, как изменение одного элемента в сложной системе вызывает цепную реакцию, ускорение передачи весов высвобождает скрытый потенциал для развития и адаптации.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию гибкой и эффективной системы коммуникации для масштабных языковых моделей. Как и в хорошо спроектированном городе, где инфраструктура должна развиваться без необходимости перестраивать весь квартал, TransferEngine обеспечивает возможность точечной передачи данных, избегая излишней нагрузки и задержек. Ада Лавлейс однажды заметила: «Я убеждена, что эта машина может делать все, что мы можем предписать ей делать». Эта фраза перекликается с идеей о возможности тонкой настройки системы коммуникации, позволяющей адаптироваться к различным аппаратным конфигурациям, таким как NVIDIA ConnectX и AWS EFA, и достигать оптимальной производительности в задачах disaggregated inference.
Что впереди?
Представленная работа, хоть и демонстрирует значительный прогресс в области организации коммуникаций для систем больших языковых моделей, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью задачи. Эффективность RDMA, безусловно, впечатляет, однако, она не отменяет фундаментального вопроса: насколько масштабируемой является сама архитектура распределенных вычислений? Оптимизация передачи данных – необходимое, но недостаточное условие. Проблемы синхронизации, поддержания консистентности состояний и борьбы с латентностью, возникающие при увеличении числа экспертов в моделях MoE, остаются открытыми.
Следующим этапом представляется не столько совершенствование библиотек, сколько переосмысление принципов построения самих моделей. Необходимо искать альтернативные подходы к распределению вычислений, которые позволят снизить зависимость от скорости передачи данных и минимизировать накладные расходы на координацию. Элегантное решение, вероятно, кроется в упрощении структуры, в отказе от излишней сложности ради кажущейся гибкости.
Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Пока TransferEngine демонстрирует свою работоспособность, истинная проверка ждет впереди – в условиях реальных, постоянно меняющихся нагрузок и с увеличением масштаба решаемых задач. Будущие исследования должны быть направлены не только на повышение производительности, но и на обеспечение устойчивости и надежности системы в целом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27656.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-07 16:47