Perplexityを調査せよ！①打倒Googleなるか？
Perplexityはどちらかというと検索向けのAIです。と言うのはよく知られた話。ライバルは同じ「検索特化AI」Bing(copilot)やGoogle SEGになるでしょう。
で、そのPerplexityが検索するときの読み解き（背景とか目的を自動判別して補足）してくれる能力が飛躍的にあがり、検索過程で何度も「検索⇒まとめ⇒本当に知りたい部分を再検索⇒まとめ」のような人間がいつもgoogle検索でやる行為をロジック化して代行してくれるようになった。というので
調査してみようとおもいました。
調査1回目：お題「GPUサーバ同士をつなげる大規模なGenAIのインフラを構築するとき、最適なGPUネットワークの形は？」
1位：Google検索
AI関係なく、たまたまドンピシャな記事が世の中にあり、それがヒットしたので、、、企画目的とは合致しないけど、Google検索が1回目の調査テーマでは1位です。
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2406/27/news002.html
2位：Perplexity Pro
確かにこれはすごい、他のAIの調査と比べて骨子は同じだけれど、具体的な値にまで踏み込んでこういう時はこれ、こういう場合はこれというように判断基準を明確にして回答を生成している。
1回目の調査では「～するとき」「最適な」という言葉をいれているので、状況により何かを選択しなければいけないというのが読み取れているかどうかが大きなポイントになってくる。
大規模な生成AI (GenAI) インフラを構築する際の最適なGPUネットワーク構成は、一般的に2階層のスパイン・リーフトポロジーを採用したFat treeアーキテクチャです。この構成には以下のような特徴と利点があります:
1. 高速なノード内通信:
- 最新のNVIDIA GPUでは、ノード内のGPU間通信に高速なNVLinkを使用します[1]。
- 第4世代NVLinkは900GB/sという非常に高速なデータレートを実現しています[1]。
2. 効率的なノード間通信:
- ノード間通信には、InfiniBandテクノロジーを使用するのが一般的です[1][2]。
- 最新のInfiniBand NDR (400Gbps) をサポートするConnectX-7スマートホストチャネルアダプターが最高性能を発揮します[1]。
3. スケーラブルなネットワークトポロジー:
- スパイン・リーフ構成により、多数のGPUノードを効率的に接続できます[2]。
- エッジ層とコア層の2階層構成で、ノード数の拡張性と通信性能のバランスを取ります[1][2]。
4. レイテンシ最適化:
- 同一リーフスイッチに接続されたノード間の通信が最も低レイテンシとなります[2]。
- トポロジーを考慮したノード配置により、通信性能を最適化できます[2]。
5. 高性能スイッチング:
- NVIDIA Networking Quantum-2 QM9700シリーズなどの高性能InfiniBandスイッチを使用[1]。
- 1スイッチで64ポート (400Gbps×2 × 32コネクタ) の高密度接続が可能[1]。
6. 将来の拡張性:
- NVIDIAはNVLinkとNVSwitchをノード間にも拡張する計画を発表しており、将来的にはさらに高速な通信が可能になる可能性があります[1]。
この構成を採用することで、以下のような利点が得られます:
- 大規模言語モデル (LLM) の学習に必要な並列処理手法（パイプライン並列、テンソル並列など）を効率的に実装できます[3]。
- ノード数の増加に伴うスケーラビリティを確保しつつ、低レイテンシの通信を維持できます[2]。
- 柔軟なリソース割り当てが可能で、様々な規模のAIワークロードに対応できます[2][4]。
最適なGPUネットワーク構成を実現するためには、使用するGPUの種類、必要な計算能力、予算、設置環境（電源、冷却）などを総合的に考慮する必要があります[3]。また、Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションシステムを活用し、効率的なリソース管理と運用を行うことも重要です[4]。
このような高性能なGPUネットワーク構成により、大規模な生成AIモデルの開発と学習を効率的に行うことが可能となり、革新的なAI技術の創出を加速することができます。
Citations:
[1] https://www.nttpc.co.jp/gpu/article/technical14.html
[2] https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/hpc/benchmark/topology-aware-cn-tuning/
[3] https://www.nttpc.co.jp/gpu/article/technical13.html
[4] https://jpn.nec.com/techrep/journal/g23/n02/230213.html
[5] https://www.f5.com/ja_jp/company/blog/-how-telcos-can-take-genai-to-the-next-level
[6] https://community.fs.com/jp/article/nvlink-vs-infiniband-comparative-analysis-and-future-trends.html
[7] https://qiita.com/FScom_Japan/items/e38797d5c8ceee09d9ed
[8] https://jpn.nec.com/rd/lablife/forstudents/interviews/aisupercomputer.html
3位：GPT4o
GPTは目的とは少しずれてしまって、やや幅広な回答ではあるのだけれど、こういう話をするときに必ずセットで検討する運用面にまで踏み込んだ総合的な回答である点がGood。あなたが質問している状況から、あなたの状況で必要な回答を網羅的に出します。的な回答の方針が見えてくる。
特に網羅性の気づきにかける新人さんなどには、この辺はすごく頼もしい回答になるかと思う。
大規模なGenerative AI (GenAI) インフラを構築する際、最適なGPUネットワークの形は以下の要素を考慮して設計されます。
### 1. トポロジーの選定
#### a. Fat Tree トポロジー
- **概要**: データセンターで広く利用されるトポロジーで、複数の階層にわたるスイッチとルーターを使用して接続します。
- **利点**: 高いスケーラビリティと冗長性を持ち、ネットワークの混雑を最小限に抑えられます。
#### b. Fully Connected トポロジー
- **概要**: 各GPUが全ての他のGPUに直接接続されているネットワークです。
- **利点**: 最小のレイテンシーと最大の帯域幅を提供しますが、大規模なシステムでは非現実的な場合があります。
#### c. Ring トポロジー
- **概要**: 各GPUが隣接する2つのGPUと接続される円環形のトポロジーです。
- **利点**: シンプルでスケーラブルですが、通信の遅延が問題になる可能性があります。
#### d. Hybrid トポロジー
- **概要**: 上記のトポロジーを組み合わせたものです。例えば、データセンターのスイッチレベルではFat Tree、GPUクラスタ内ではRingやFully Connectedを採用するなど。
- **利点**: トポロジーごとの利点を組み合わせて、柔軟で効率的なネットワークを構築できます。
### 2. ネットワーク帯域幅とレイテンシ
- **NVLink**: NVIDIAのGPU間通信技術で、高帯域幅と低レイテンシを提供します。複数のGPUを直接接続し、データ転送を高速化します。
- **InfiniBand**: 高帯域幅と低レイテンシを実現するために広く使用されるネットワーク技術。特に大規模なクラスタに適しています。
- **Ethernet**: 10GbE、25GbE、100GbEなどの高速イーサネットも考慮に入れるべきです。コスト効率が高く、既存のインフラとの互換性もあります。
### 3. ソフトウェアと管理ツール
- **Kubernetes**: コンテナオーケストレーションツールとして、GPUリソースの効率的な管理とスケーリングに役立ちます。
- **Slurm**: HPC（High-Performance Computing）環境で広く使われるジョブスケジューラーで、GPUリソースの効率的な利用を支援します。
- **NVIDIA CUDA**: GPUプログラミングモデルで、並列計算の最適化に不可欠です。
### 4. スケーラビリティと冗長性
- **スケーラビリティ**: ネットワークが拡張しやすい設計にすることが重要です。Fat TreeトポロジーやHybridトポロジーはその点で優れています。
- **冗長性**: 障害が発生した場合でもシステムが継続して動作するように、冗長なネットワーク設計を行います。
### まとめ
大規模なGenAIインフラを構築する際には、Fat TreeやHybridトポロジーが一般的に最適です。NVLinkやInfiniBandなどの高速通信技術を活用し、KubernetesやSlurmといった管理ツールを組み合わせることで、効率的でスケーラブルなネットワークを実現できます。
4位 Gemini1.5 Pro
いつもGeminiは質素倹約、端的に質問に対して必要な回答だけ、わかりやすくまとめてくれる。
内容は正しいし、質問の回答にもなってるけど、perplexityやGPT4が「素敵なおせっかい」をしてくるのに対して、やや率直すぎる。これは難点ではないが、加点要素でもない。
GPUサーバー同士をつなげる大規模GenAIインフラ構築：最適なGPUネットワークの形
大規模GenAIインフラ構築において、GPUサーバー間の高速かつ効率的な通信は非常に重要です。最適なGPUネットワークの形は、以下の要素を考慮して決定する必要があります。
1. モデルの規模と計算の並列化方式:モデル並列化: 巨大なモデルを複数のGPUに分割して学習させる場合、GPU間で頻繁にデータ交換が発生します。この場合は、NVSwitch や ** NVLink** などの高速で低遅延なインターコネクトが有効です。
データ並列化: 各GPUが同じモデルのコピーを持ち、異なるデータセットで学習する場合、GPU間の通信量は比較的少なくなります。この場合は、InfiniBand や Ethernet (RoCE) などの高帯域なネットワークが適しています。
2. 予算と拡張性:NVSwitch/NVLink: 高い帯域幅と低いレイテンシを提供しますが、高価で拡張性が限られます。
InfiniBand: 高い帯域幅と低いレイテンシを提供し、拡張性も優れています。ただし、Ethernetよりも高価です。
Ethernet (RoCE): コストパフォーマンスに優れ、広く普及しているため、導入が容易です。ただし、InfiniBandと比較してレイテンシが高くなります。
3. 既存のインフラストラクチャとの互換性:既存のネットワークインフラストラクチャとの互換性を考慮する必要があります。例えば、既にInfiniBandネットワークが導入されている場合は、InfiniBandを選択することが適切かもしれません。
具体的なネットワーク構成例:Fat Tree: 階層的なネットワーク構成で、高帯域幅と拡張性に優れています。大規模なGenAIクラスターに適しています。
Torus: 各ノードが複数経路で接続されたネットワーク構成で、低遅延と高可用性を実現します。高性能なGenAIクラスターに適しています。
Ring: シンプルなネットワーク構成で、コストパフォーマンスに優れています。小規模なGenAIクラスターに適しています。
最適なネットワーク構成は、具体的な要件によって異なります。
その他考慮事項:ネットワーク輻輳の回避: RDMA (Remote Direct Memory Access) などの技術を利用して、ネットワークのボトルネックを軽減します。
ネットワークの監視と管理: ネットワークトラフィックを監視し、問題が発生した場合に備えて、適切な監視ツールを導入します。
結論:
最適なGPUネットワークの形は、モデルの規模、予算、拡張性、既存インフラストラクチャなどを考慮して決定する必要があります。個々の状況に合わせて、最適なネットワーク構成を選択することが重要です。
5位 Copilot
一見あってるんですけど、日本語のつなぎの部分に？ってなる「生成AI感」が出ちゃってる。
なので文書追っていくと、人間の脳内に補完機能がない人はやや理解しにくい文章になっている。
帯域の話、ネットワークトポロジの話、内部通信の話、ルーティングの話、という切り口で説明しているその背景（なんでそれが重要か）を一切説明していない。。。
大規模なGenAIインフラを構築する際、GPUサーバ同士をつなげる最適なネットワーク形態は、以下のポイントを考慮する必要があります：高帯域幅と低遅延: 高速なデータ転送が求められるため、InfiniBandやRoCE（RDMA over Converged Ethernet）を使用するのが一般的です。これにより、GPU間の通信オーバーヘッドを最小限に抑えられます12。
スパインリーフ型ネットワーク: ノンブロッキングのスパインリーフ型ネットワークトポロジーは、スケーラビリティと効率性を提供します。この構成により、ノード間の通信が他のノード間通信の帯域を制約しないように設計されています3。
NVSwitchとNVLink: NVIDIAのNVSwitchとNVLinkを使用することで、GPU間の直接通信を高速化し、データ転送のボトルネックを解消します。これにより、並列処理タスクの全体的なパフォーマンスが向上します2。
アダプティブルーティング: ネットワークパケットの最適な転送パスを動的に選択するアダプティブルーティング機能を持つスイッチを使用することで、ネットワーク帯域幅を無駄なくフルに活用できます1。
これらの要素を組み合わせることで、効率的で高性能なGPUネットワークを構築することが可能です。具体的な構成や製品選定については、プロジェクトの規模や要件に応じて最適化する必要があります。
何か他に知りたいことがあれば教えてください！
詳細情報
1
atmarkit.itmedia.co.jp2
qiita.com3
bing.com4
nttpc.co.jp5
sdpf.ntt.com
6位：claude3
一次調査結果だけだと6位という意味。まず観点を抜き出すから1個1個深堀していこうね。と誘導している。その技術に明るければいいんだけど、何もわからない時点で一緒に深堀しよう！といわれても
「何が分からないかわからない」というレベルの人にはやや酷なないよう。
その分野に明るい人が使うなら、もっとランキングは上がる。
GPUサーバ同士を接続して大規模なGenAIインフラを構築する際の最適なGPUネットワークの形については、いくつかの重要な考慮事項があります。簡潔に主要なポイントをお伝えし、さらに詳しい説明が必要であればお知らせください。トポロジー: 一般的に、フルメッシュまたはファットツリートポロジーが効果的です。
相互接続技術: InfiniBandやNVLinkなどの高帯域・低遅延の技術が望ましいです。
スケーラビリティ: 将来の拡張を見据えた設計が重要です。
レイテンシとバンド幅: モデルの並列処理に影響するため、最小化が必要です。
冗長性: 単一障害点を避けるための冗長設計が重要です。
これらの要素を考慮しつつ、具体的な使用ケースや予算に応じて最適な設計を行う必要があります。さらに詳しい説明や特定の側面についての掘り下げが必要でしたら、お知らせください。
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