ドライブネッツと AMD 社、AI クラスタの性能と効率を最大化するリファレンス・アーキテクチャを公開

ドライブネッツとAMD社は7月22日、AIクラスタ向けのリファレンス・アーキテクチャを公開しました。
AMD Instinct MI350シリーズGPUとDriveNets AI Fabricを組み合わせた、エンドツーエンドの設計図です。
スケールアウトとスケール・アクロスに対応し、AIインフラの設計や導入、運用の効率化を支援します。

記事の概要

ドライブネッツは、AMD Instinct MI350シリーズGPUとDriveNets AI Fabricを基盤とするリファレンス・アーキテクチャを公開しました。
同アーキテクチャは、フロントエンドとストレージのネットワーキングを含む単一のネットワーキング・ソリューションです。
スケールアウトとスケール・アクロスの両アーキテクチャに対応し、自動化されたオーケストレーションと統合サービスを組み合わせます。
付属の導入ガイドでは、AMD ROCm、RCCLによる集合通信、ネットワーク・プラグイン、NIC、サーバーを含む設計を扱います。
AMD Instinct MI355X GPUクラスタを使ったベンチマークでは、推論、トレーニング、ネットワーク分離、ファブリックの回復性を検証しました。
ドライブネッツによると、公開されている業界結果と比べ、スループットは約5％向上し、TTFTは10〜15％短縮しました。
マルチノード環境では、トークン間レイテンシ20ミリ秒未満、ユーザーあたり毎秒50トークン以上の出力を確認しました。
両社は、LLM開発者やNeoCloudプロバイダーを含む共通顧客向けに、PoCテスト用の共同ラボも設立しました。

記事のポイント

1. 本番規模で検証： AMD Instinct MI355X GPUクラスタで、推論やトレーニング、ネットワーク分離、回復性を検証しています。
2. 性能ベンチマーク： 公開業界結果との比較で、スループット約5％向上、初回トークンまでの時間を10〜15％短縮しました。
3. フルスタック対応： コンピュート、NIC、RCCL、ネットワーク、オーケストレーションを含む導入ガイドを提供します。

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