AMD: Analiza RoCE mrežnih uzoraka pri treningu velikih jezičnih modela

AMD je objavio komparativnu analizu mrežnih prometnih uzoraka koji nastaju pri treningu četiri velika jezična modela u scale-out GPU klasterima. Studija pokriva GPT-4, Llama 3, DeepSeek-V2 i Grok 4.0 te pruža konkretno vodstvo inženjerima koji projektiraju modernu AI infrastrukturu.

Što je RoCE i zašto je kritičan za distribuirani trening?

RoCE (RDMA over Converged Ethernet) je mrežna tehnologija koja omogućuje izravnu komunikaciju između memorija GPU čvorova — bez posredovanja CPU-a. Rezultat je drastično niža latencija i veći propusni opseg u usporedbi s klasičnim TCP/IP stackom. Upravo ta karakteristika čini RoCE standardom za visoko-performansne AI klastere gdje stotine ili tisuće GPU-ova moraju neprestano razmjenjivati gradijente i aktivacije.

Različiti modeli, različiti prometni uzorci

Analiza otkriva da GPT-4, Llama 3, DeepSeek-V2 i Grok 4.0 generiraju bitno različite mrežne profile pri treningu. Arhitekturalne razlike — poput broja attention glava, veličine batch-a i strategije paralelizacije — izravno utječu na to koliko prometa, u kojim valovima i s kakvom distribucijom latencija mreža mora podnijeti. Uniformni dizajn klastera koji “radi za sve” ne postoji; svaki model nameće drugačije zahtjeve prema switch topologiji, veličini buffera i QoS politikama.

Strateška pozicija AMD Instincta u AI infrastrukturi

Objavljivanjem ove studije AMD pozicionira vlastite Instinct akceleratore kao tehnički utemeljenu alternativu NVIDIA infrastrukturi. Konkretni podaci o prometnim uzorcima omogućuju inženjerima da optimiziraju mrežni sloj za ROCm ekosustav jednako precizno kao za CUDA-bazirane klastere. Studija je namijenjena cloud providerima, istraživačkim institucijama i tvrtkama koje grade privatne AI trening klastere i traže veću neovisnost u odabiru hardvera.