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Perplexity plateforme d'inférence open source pplx-garden, contourner la taxe réseau de Nvidia pour une communication multi-cartes ultra-rapide
L'inférence de grands modèles distribués traditionnels dépend énormément du réseau de communication haute vitesse exclusif de NVIDIA, ce qui entraîne des coûts de déploiement matériels très élevés et une dépendance à la chaîne d'approvisionnement.
fabric-lib réalise une désolidarisation au niveau matériel, s'adaptant parfaitement aux cartes réseau NVIDIA ConnectX-7, tout en supportant nativement les cartes Ethernet traditionnelles AWS EFA, bon marché, d'Amazon, permettant d'atteindre une bande passante réseau entre plusieurs cartes jusqu'à 400 Gbps.
Pour pallier les défauts physiques de transmission désordonnée de l'AWS EFA, Perplexity a innové avec le mécanisme de synchronisation de compteur ImmCounter, permettant, sans faire d'hypothèses strictes sur l'ordre des paquets, une circulation de données efficace en « zéro copie ».
La bibliothèque de communication intègre un algorithme de distribution de données spécialement conçu pour le modèle expert hybride MoE, superposant profondément la réception de données par la carte graphique et le calcul matriciel, maximisant ainsi la puissance de calcul lors de la phase de décodage.
En production réelle, pplx-garden apporte des bénéfices d'ingénierie très significatifs.
Dans une architecture de déconnexion de l'inférence, la bibliothèque réseau permet une planification ultra-rapide du cache clé-valeur entre les nœuds Prefill et Decoder.
Dans l'entraînement par apprentissage renforcé asynchrone, il ne faut que 1,3 seconde pour synchroniser et distribuer les poids d'un modèle de milliards de paramètres.
Pour réduire la latence de calcul lors de la phase de segmentation, pplx-garden a open source un tokenizer pplx-unigram réécrit en Rust, réduisant la consommation CPU de 5 à 6 fois, éliminant ainsi le goulot d'étranglement de performance entre le réarrangement et le modèle vectoriel lors de la segmentation.
(Source : BlockBeats)