El cuello de botella del entrenamiento multi-nodo ya no es el cómputo: ahora son la latencia de red y la sobrecarga de coordinación.
El equipo de infraestructura de Atlassian acaba de compartir información sobre esto: la mayoría de los equipos aún tratan las comunicaciones entre nodos como una ocurrencia tardía, cuando debería diseñarse como una preocupación de primera clase.
Cuando te escalas más allá de un solo nodo, la utilización de la GPU cae con fuerza si tu infraestructura de red no puede seguir el ritmo. La sincronización de gradientes, los servidores de parámetros y las operaciones colectivas (AllReduce, etc.) se convierten en el camino crítico.
Por eso la RDMA, el NVLink entre nodos y la planificación consciente de la topología importan mucho más que los TFLOPS brutos a gran escala. Los equipos de infraestructura que están dormidos en esto están dejando rendimiento sobre la mesa.
El equipo de infraestructura de Atlassian acaba de compartir información sobre esto: la mayoría de los equipos aún tratan las comunicaciones entre nodos como una ocurrencia tardía, cuando debería diseñarse como una preocupación de primera clase.
Cuando te escalas más allá de un solo nodo, la utilización de la GPU cae con fuerza si tu infraestructura de red no puede seguir el ritmo. La sincronización de gradientes, los servidores de parámetros y las operaciones colectivas (AllReduce, etc.) se convierten en el camino crítico.
Por eso la RDMA, el NVLink entre nodos y la planificación consciente de la topología importan mucho más que los TFLOPS brutos a gran escala. Los equipos de infraestructura que están dormidos en esto están dejando rendimiento sobre la mesa.