Training großer KI-Modelle: Netzwerkengpässe und Lösungen für optische Module

Einführung

Das Training großer Sprachmodelle mit Hunderten von Milliarden oder Billionen von Parametern stellt die Netzwerktechnik vor beispiellose Herausforderungen. Da die Modellgrößen exponentiell wachsen – von den 175 Milliarden Parametern von GPT-3 bis hin zu neueren Modellen mit über einer Billion Parametern – wird die Netzwerkkommunikation zunehmend zum limitierenden Faktor für Trainingsgeschwindigkeit und -effizienz. Dieser Artikel untersucht die spezifischen Netzwerkengpässe beim Training großer Modelle, analysiert den Einfluss der Auswahl optischer Module und der Netzwerkarchitektur auf die Trainingsleistung und bietet praktische Lösungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen, um die GPU-Auslastung zu maximieren und die Trainingszeit zu minimieren.

Der Umfang des Trainings großer Modelle

Modellgrößenentwicklung

Historisches Wachstum:

• 2018 – BERT-Large : 340 Millionen Parameter, trainiert auf 16 TPUs
• 2019 – GPT-2 : 1,5 Milliarden Parameter, trainiert auf 256 GPUs
• 2020 – GPT-3 : 175 Milliarden Parameter, trainiert auf über 10.000 GPUs
• 2021 – Megatron-Turing NLG : 530 Milliarden Parameter
• 2022 – PaLM : 540 Milliarden Parameter, trainiert auf 6.144 TPUs
• Ab 2023 – Neue Modelle : Über 1 Billion Parameter, die mehr als 20.000 GPUs erfordern

Netzwerkimplikationen: Jede Verzehnfachung der Modellgröße erfordert eine proportionale Erhöhung der Netzwerkbandbreite, um die Trainingseffizienz aufrechtzuerhalten. Ein Modell mit einer Billion Parametern benötigt etwa sechsmal so viel Netzwerkbandbreite wie GPT-3 für eine vergleichbare Trainingsgeschwindigkeit.

Analyse des Kommunikationsvolumens

Gradientendatenvolumen: Für ein Modell mit N Parametern unter Verwendung gemischter Präzision (FP16):

• Gradientengröße : N × 2 Bytes (FP16)
• GPT-3 (175B) : 350 GB Gradienten pro Iteration
• 1T-Parametermodell : 2 TB Gradienten pro Iteration

All-Reduce-Kommunikation: Beim datenparallelen Training mit G GPUs muss jede GPU (G-1)/G Gradientendaten austauschen:

• 1024 GPUs : Jede GPU verarbeitet 99,9 % der Gradienten = 1,998 TB pro Iteration
• 10.000 GPUs : Jede GPU verarbeitet 99,99 % der Gradienten = 1,9998 TB pro Iteration

Iterationsfrequenz: Große Modelle trainieren typischerweise mit 5–20 Iterationen pro Sekunde, abhängig von der Batchgröße und der Modellarchitektur. Bei 10 Iterationen/Sekunde und 1024 GPUs beträgt der gesamte Netzwerkverkehr etwa 20 TB/s bzw. 160 Tbps.

Netzwerkengpässe beim Training großer Modelle

Engpass 1: Unzureichende Bisektionsbandbreite

Problem: Wenn die gesamte Netzwerkbandbreite geringer ist als das erforderliche Kommunikationsvolumen, verbringen GPUs Zeit mit Warten auf Netzwerkübertragungen anstatt mit der Berechnung.

Symptome:

• Die GPU-Auslastung sinkt während des Trainings unter 80 %.
• Der Trainingsdurchsatz (Stichproben/Sekunde) ist geringer als erwartet.
• Die Netzwerkauslastung lag während der Gradientensynchronisation konstant bei 100 %.
• Die Profilanalyse zeigt, dass ein erheblicher Teil der Zeit für Kommunikationsprimitive (Alle-Reduzieren, Alle-Sammeln) aufgewendet wird.

Hauptursachen:

• Überlastetes Netzwerk : Die Bandbreite der Spine-Schicht reicht nicht für gleichzeitiges All-Reduce von allen Leaf-Switches aus.
• Unzureichende Server-Uplinks : Die Server-Netzwerkkarten (z. B. 200G) können die erforderliche Gradientenaustauschrate nicht aufrechterhalten.
• Suboptimale Topologie : Mehrhop-Pfade führen zu Latenz und verringern die effektive Bandbreite.

Quantitative Auswirkungen: Für das GPT-3-Skalierungstraining auf 1024 GPUs:

• Ausreichende Bandbreite (800 Gbit/s pro Server) : 95 % GPU-Auslastung, 10 Iterationen/Sekunde
• Unzureichende Bandbreite (200 Gbit/s pro Server) : 60 % GPU-Auslastung, 6,3 Iterationen/Sekunde
• Auswirkungen auf die Trainingszeit : 58 % längere Trainingszeit aufgrund von Netzwerkengpässen

Engpass 2: Hohe Latenz bei All-Reduce-Operationen

Problem: Selbst bei ausreichender Bandbreite führt eine hohe Latenz bei kollektiven Kommunikationsvorgängen zu einer geringeren Trainingseffizienz.

Latenzkomponenten:

• Netzwerkausbreitung : Lichtgeschwindigkeit in Glasfasern (~5 μs/km)
• Switch-Latenz : 300–700 ns pro Hop für Cut-Through-Switching
• Latenz des optischen Moduls : 50-500 ns je nach Modultyp (LPO vs. DSP-basiert)
• Software-Stack : NCCL, MPI oder andere Kommunikationsbibliotheken fügen 1-10 μs hinzu.
• Synchronisierung : Das Warten auf die langsamste GPU führt zu variabler Latenz.

Latenzskalierung bei All-Reduce: Die All-Reduce-Latenz im Ring wächst mit der Clustergröße:

• Algorithmus : Ring-All-Reduce benötigt 2(N-1) Kommunikationsschritte für N GPUs
• 256 GPUs : 510 Schritte, Gesamtlatenz ~2-5 ms
• 1024 GPUs : 2046 Schritte, Gesamtlatenz ~8-20 ms
• 4096 GPUs : 8190 Schritte, Gesamtlatenz ~30-80 ms

Auswirkungen auf das Training: Bei Modellen mit kurzer Rechenzeit pro Iteration (10-50 ms) kann die Kommunikationslatenz 20-50 % der Iterationszeit in Anspruch nehmen, was die Skalierbarkeit stark einschränkt.

Engpass 3: Netzwerküberlastung und Paketverlust

Problem: Stoßartiger All-Reduce-Verkehr erzeugt Engpässe, was zu Paketverlusten und erneuten Übertragungen führt.

Staumuster:

• Incast : Viele GPUs senden gleichzeitig an einen Aggregationspunkt.
• Outcast : Eine GPU sendet an viele Empfänger.
• Hotspots : Bestimmte Spine-Links werden aufgrund von Hash-Kollisionen in ECMP überlastet.

Folgen:

• Paketverlust : Überlaufende Switch-Puffer verwerfen Pakete
• Neuübertragungen : TCP oder RDMA senden verlorene Pakete erneut, was zu Verzögerungen führt.
• Durchsatzeinbruch : Starke Überlastung kann die effektive Bandbreite um 50–90 % reduzieren.
• Trainingsinstabilität : Inkonsistente Kommunikationszeiten verursachen GPU-Synchronisierungsprobleme

Flaschenhals 4: Nachzügler und Latenz am Ende

Problem: Alle Reduce-Operationen sind synchron – alle GPUs müssen warten, bis die langsamste GPU fertig ist.

Ursachen für Nachzügler:

• Hardwarevariationen : Leistungsschwankungen der GPU, thermische Drosselung
• Unterschiede bei den Netzwerkpfaden : Einige GPUs haben längere Netzwerkpfade oder überlastete Verbindungen.
• Softwareinterferenzen : Betriebssystemunterbrechungen, Hintergrundprozesse
• Degradation optischer Module : Ausfallende Module mit erhöhten Fehlerraten

Verstärkung der Tail-Latenz: Bei 1024 GPUs führt die langsamste Iteration (0,1 %, 1 GPU), die 20 ms benötigt, selbst wenn 99,9 % der Iteration in 5 ms abgeschlossen sind, zu einer Verzögerung der gesamten Iteration um 20 ms.

Optische Modullösungen

Lösung 1: Optische Module mit hoher Bandbreite

Bandbreitendimensionierung: Die Bandbreite des optischen Moduls muss an die Kommunikationsanforderungen der GPU angepasst werden:

Berechnungsmethode:

• GPU-Rechenleistung : NVIDIA H100 = 1000 TFLOPS (FP16)
• Modellgröße : 1T Parameter = 2 TB Gradienten
• Iterationszeit : Zielwert 100 ms pro Iteration
• Erforderliche Bandbreite : 2 TB / 0,1 s = 20 TB/s = 160 Tbit/s (gesamt)
• Bandbreite pro GPU : 160 Tbit/s / 1024 GPUs = 156 Gbit/s pro GPU
• Empfehlung : Mindestens 2 × 100 G oder 1 × 200 G, empfohlen 2 × 200 G oder 1 × 400 G, für ausreichend Spielraum 2 × 400 G oder 1 × 800 G.

Einsatzstrategie:

• Kleine Modelle (<10 Milliarden Parameter) : 100 GB pro Server ausreichend
• Mittlere Modelle (10-100B Parameter) : 200G oder 400G pro Server
• Große Modelle (Parameter 100B-1T) : 400G oder 800G pro Server
• Ultragroße Modelle (Parameter >1T) : 800G- oder mehrere 400G-Netzwerkkarten pro Server

Lösung 2: Optische Module mit geringer Latenz

Modultypauswahl:

Lineare steckbare Optiken (LPO):

• Latenz : 50-100 ns (ohne DSP-Verarbeitung)
• Vorteil : Reduziert die Latenz pro Hop um 150–400 ns im Vergleich zu DSP-basierten Modulen.
• Kumulative Auswirkung : Bei einem Pfad mit 4 Hops werden 600–1600 ns pro Roundtrip eingespart.
• Auswirkungen des Trainings : 5-15% Reduzierung der Gesamtlatenz bei großen Clustern
• Einschränkung : Reichweite begrenzt auf 500 m bis 2 km, geeignet für Einsätze in einzelnen Gebäuden.

Kurzreichweitenmodule (SR8):

• Latenz : 100-200 ns
• Reichweite : Bis zu 100 m über Multimode-Faser
• Kosten : Niedriger als DR8/FR4-Module
• Anwendung : Verbindungen innerhalb eines Racks oder zwischen benachbarten Racks

Bereitstellungsempfehlung: Verwenden Sie LPO oder SR8 für alle Verbindungen innerhalb eines Rechenzentrums (< 500 m) in KI-Trainingsclustern, um die Latenz zu minimieren. Reservieren Sie DR8/FR4 für Verbindungen zwischen Gebäuden oder auf dem Campus.

Lösung 3: Schienenoptimierte Netzwerkarchitektur

Konzept: Jeder GPU einen dedizierten Netzwerkpfad bereitstellen, um Konflikte zu vermeiden:

Architektur:

• 8-GPU-Server : Jede GPU verfügt über eine eigene Netzwerkkarte (insgesamt 8 Netzwerkkarten).
• 8 Netzwerk-Schienen : Jede Netzwerkkarte ist mit einer unabhängigen Spine-Leaf-Architektur verbunden.
• All-Reduce-Verteilung : Der Verkehr wird parallel auf alle 8 Schienen verteilt.
• Keine Überbelegung : Jede Schiene bietet volle Bisektionsbandbreite.

Anforderungen an das optische Modul:

• Pro Server : 8 × 400G oder 8 × 800G optische Module
• Gesamtbandbreite : 3,2 Tbit/s (8 × 400 Gbit/s) oder 6,4 Tbit/s (8 × 800 Gbit/s) pro Server
• Skalierbarkeit : Kann mit vorhersehbarer Leistung auf über 10.000 GPUs skaliert werden.

Vorteile:

• Bandbreite : 8-mal höhere Bandbreite pro Server als bei Einzelschienenleitungen.
• Fehlertoleranz : Der Ausfall einer Schiene reduziert die Bandbreite um 12,5 %, was nicht katastrophal ist.
• Lastverteilung : Der Verkehr wird auf natürliche Weise auf die Schienen verteilt.
• Skalierbarkeit : Lineare Skalierung bis hin zu sehr großen Clustern

Kosten: Für einen Cluster mit 1024 GPUs (128 Server):

• Single-Rail (2×400G pro Server) : 256×400G Servermodule + Netzwerkinfrastruktur
• 8-Schienen-System (8 × 400 Gbit/s pro Server) : 1024 × 400 Gbit/s Servermodule + 8 × Netzwerkinfrastruktur
• Kostensteigerung : ca. 4-fach höhere Kosten für optische Module und Schalter
• Leistungssteigerung : 3- bis 5-mal schnelleres Training für kommunikationsintensive Modelle
• ROI : Bei einem Trainingsauftrag im Wert von 10 Mio. US-Dollar spart die dreifache Beschleunigung 6,7 Mio. US-Dollar an Rechenkosten und rechtfertigt damit problemlos die Investition in die Infrastruktur.

Lösung 4: Hierarchisches All-Reduce

Konzept: All-Reduce schrittweise durchführen, um Netzwerkdurchmesser und Latenz zu reduzieren:

Hierarchieebenen:

• Level 1 (Intra-Node) : All-Reduce zwischen 8 GPUs im selben Server über NVLink (900 GB/s, <1 μs Latenz)
• Level 2 (Intra-Rack) : All-Reduce zwischen Servern im selben Rack mithilfe von 800G-Lichtwellenleitern
• Level 3 (Intra-Pod) : All-Reduce zwischen Racks im selben Pod unter Verwendung von 800G- oder 1,6T-Spine-Verbindungen
• Level 4 (Inter-Pod) : Vollständige Reduzierung über alle Pods hinweg mittels 1,6T- oder optischer Schaltungsumschaltung

Latenzreduzierung:

• Flat All-Reduce (10.000 GPUs) : 20.000 Schritte, 50-100 ms Latenz
• Hierarchisch (10.000 GPUs) : 4 Ebenen × 2.500 Schritte im Durchschnitt = 10.000 Schritte, Latenz 25-50 ms
• Verbesserung : 50 % Latenzreduzierung

Auswirkungen auf optische Module: Der hierarchische Ansatz ermöglicht die Verwendung unterschiedlicher Modultypen auf jeder Ebene – LPO für Intra-Rack, DR8 für Intra-Pod, FR4 für Inter-Pod – wodurch Kosten und Leistung optimiert werden.

Bewährte Verfahren für die Netzwerkarchitektur

Nicht blockierendes Dorn-Blatt-Design

Überzeichnungsquoten:

• Allgemeine Arbeitslasten : 3:1 oder 4:1 Überbuchung akzeptabel
• KI-Inferenz : 2:1 Überbuchung tolerierbar
• KI-Training : 1:1 (nicht-blockierend) erforderlich für große Modelle

Bandbreitenberechnung: Für 128 Server mit je 8 GPUs (insgesamt 1024 GPUs):

• Server-Uplinks : 128 × 2 × 400 Gbit/s = 256 × 400 Gbit/s = 102,4 Tbit/s
• Blatt-zu-Wirbelsäule : Muss 102,4 Tbit/s für nicht-blockierende Übertragung bereitstellen
• Implementierung : 16 Blattschalter × 8 × 800G Uplinks = 128 × 800G = 102,4 Tbit/s ✓

RDMA-Konfiguration

RoCE v2 Optimierung:

• Verlustfreies Ethernet : PFC (Priority Flow Control) oder ECN (Explicit Congestion Notification) konfigurieren
• QoS : Prioritätsklasse für RDMA-Datenverkehr festlegen (DSCP EF oder AF41)
• MTU : Jumbo-Frames (9000 Bytes) verwenden, um die Paketrate zu reduzieren
• Flusssteuerung : PFC-Schwellenwerte anpassen, um Pufferüberläufe ohne übermäßige Pausen zu verhindern.

Anforderungen an das optische Modul für RDMA:

• Niedrige Bitfehlerrate : Vor-FEC-Bitfehlerrate <10^-12 zur Minimierung von Neuübertragungen
• Geringer Jitter : Latenzvarianz <100 ns für vorhersagbare RDMA-Leistung
• Temperaturstabilität : Eine konstante Betriebstemperatur verhindert Latenzschwankungen.

Verkehrsplanung

Lastverteilung:

• ECMP : Verteilung des gesamten Reduced-Datenverkehrs auf mehrere gleichwertige Pfade
• Adaptives Routing : Dynamische Umleitung von Datenflüssen basierend auf Überlastung (CONGA, HULA)
• Flowlet-Umschaltung : Aufteilung langer Stoffströme in kleinere Flowlets zur feineren Lastverteilung

Staumanagement:

• DCQCN : Quantisierte Benachrichtigung über Datenstau im Rechenzentrum für RoCE
• ECN-Markierung : Pakete vor dem Pufferüberlauf markieren
• Ratenbegrenzung : Sender drosseln, um Überlastung zu verhindern

Überwachung und Fehlerbehebung

Leistungskennzahlen

Kennzahlen auf Trainingsebene:

• Stichproben pro Sekunde : Gesamtdurchsatz des Trainings
• GPU-Auslastung : Sollte für ein optimales Training >90 % betragen.
• Zeit pro Iteration : Aufschlüsselung der Rechen- und Kommunikationszeit
• Skalierungseffizienz : Tatsächliche Beschleunigung im Vergleich zur idealen linearen Skalierung

Netzwerkbezogene Metriken:

• All-Reduce-Latenz : Zeit für die Gradientensynchronisation
• Bandbreitennutzung : Nutzung pro Verbindung und Gesamtnutzung
• Paketverlustrate : Sollte für RDMA-Verkehr null sein.
• Warteschlangenlängen : Überwachung der Switch-Pufferauslastung

Kennzahlen des optischen Moduls:

• Temperatur : Verfolgen Sie die Temperaturentwicklung pro Modul.
• Optische Leistung : Sende-/Empfangsleistung für alle Lanes
• Fehlerraten : BER vor FEC, BER nach FEC, FEC-korrigierte Fehler
• Latenz : Modulbezogene Latenz, falls verfügbar

Engpassidentifizierung

Diagnostischer Arbeitsablauf:

• Schritt 1 : Profil des Trainingsjobs erstellen, um Rechenzeit und Kommunikationszeit zu messen
• Schritt 2 : Wenn die Kommunikation mehr als 20 % der Iterationszeit in Anspruch nimmt, untersuchen Sie das Netzwerk.
• Schritt 3 : Netzwerkauslastung prüfen – bei konstant über 80 % ist die Bandbreite unzureichend.
• Schritt 4 : Analyse der gesamten reduzierten Latenzverteilung – hohe Varianz deutet auf Nachzügler hin
• Schritt 5 : Überprüfen Sie die Telemetriedaten des optischen Moduls auf defekte Module.
• Schritt 6 : Überprüfen Sie die Switch-Pufferstatistiken auf Engpassbereiche.

Häufige Probleme und Lösungen:

• Hohe GPU-Leerlaufzeit : Erhöhen Sie die Bandbreite des optischen Moduls oder reduzieren Sie die Überbelegung.
• Hohe Gesamtlatenz bei reduzierter Latenz : Optische Module mit geringerer Latenz (LPO) verwenden, Routing optimieren
• Paketverlust : PFC/ECN-Schwellenwerte anpassen, überlastete Verbindungen verbessern
• Nachzügler : Defekte optische Module identifizieren und ersetzen, GPU-Platzierung optimieren

Fallstudie: Optimierung eines Trainingsclusters mit 10.000 GPUs

Erste Bereitstellung

Konfiguration:

• 10.000 NVIDIA H100 GPUs (1.250 Server × 8 GPUs)
• Netzwerk: 2 × 200 Gbit/s pro Server, 3:1 Überbuchung
• Optische Module: 2.500×200G QSFP56
• Modell: Sprachmodell mit 1 Billion Parametern

Leistung:

• GPU-Auslastung: 65 % (Ziel: >90 %)
• Trainingsdurchsatz: 6,5 Iterationen/Sekunde (Ziel: 10)
• All-Reduce-Latenz: 45 ms (35 % der Iterationszeit)
• Trainingszeit: 45 Tage (Ziel: 30 Tage)

Diagnose: Die Netzwerkbandbreite reicht für die Gradientensynchronisation nicht aus, was zu Leerlaufzeiten der GPU führt.

Optimierungsphase 1: Bandbreitenerweiterung

Änderungen:

• Upgrade der Server-Netzwerkkarten: 2×200G → 2×400G
• Upgrade-Spine: 3:1 Überbuchung → 1,5:1
• Optische Module: Ersetzen Sie 2.500×200G durch 2.500×400G QSFP-DD
• Kosten: 1,5 Mio. US-Dollar für optische Module

Ergebnisse:

• GPU-Auslastung: 82 % (verbessert, aber immer noch suboptimal)
• Trainingsdurchsatz: 8,2 Iterationen/Sekunde
• All-Reduce-Latenz: 28 ms
• Trainingszeit: 36 Tage (20 % Verbesserung)

Optimierungsphase 2: Latenzreduzierung

Änderungen:

• Ersetzen Sie 400G QSFP-DD-Module durch 400G LPO-Module (Verbindungen innerhalb von Gebäuden).
• NCCL-Konfiguration für hierarchisches All-Reduce optimieren
• RDMA-Parameter anpassen (PFC-Schwellenwerte, ECN-Markierung)
• Kosten: 500.000 US-Dollar für LPO-Module (kompensiert durch den Verkauf ausgetauschter Module)

Ergebnisse:

• GPU-Auslastung: 91 %
• Trainingsdurchsatz: 9,1 Iterationen/Sekunde
• Gesamt-Latenzreduzierung: 18 ms (Latenz um 36 % reduziert)
• Trainingszeit: 32 Tage (29 % Verbesserung gegenüber dem Ausgangswert)

Optimierungsphase 3: Schienenoptimierte Architektur

Änderungen:

• 8-Schienen-Architektur einsetzen: 8 × 400 Gbit/s pro Server
• Optische Module: 10.000×400G LPO
• Netzwerk: 8 unabhängige Rücken-Blatt-Gewebe
• Kosten: 8 Mio. $ für optische Module + 15 Mio. $ für Schalter

Ergebnisse:

• GPU-Auslastung: 96 %
• Trainingsdurchsatz: 9,6 Iterationen/Sekunde
• All-Reduce-Latenz: 12 ms
• Trainingsdauer: 30 Tage (33 % Verbesserung gegenüber dem Ausgangswert, Ziel erreicht)

ROI-Analyse:

• Infrastrukturinvestition: 23 Mio. USD (optische Module + Schalter)
• Zeitersparnis beim Training: 15 Tage
• Einsparung der Rechenkosten: 10.000 GPUs × 2 $/GPU-Stunde × 24 Stunden × 15 Tage = 7,2 Mio. $
• Nettogewinn: -23 Mio. $ + 7,2 Mio. $ = -15,8 Mio. $ (erste Ausbildungsstelle)
• Gewinnschwelle: 3,2 Ausbildungsplätze (ca. 4 Monate Betriebsdauer)
• Langfristiger Nutzen: Ermöglicht schnellere Iterationen und Wettbewerbsvorteile bei der Entwicklung von KI-Modellen.

Abschluss

Netzwerkengpässe stellen das Haupthindernis für effizientes Training großer Modelle im großen Maßstab dar. Mit dem Anwachsen von KI-Modellen von Milliarden auf Billionen von Parametern wird die Netzwerkinfrastruktur – insbesondere optische Module – zunehmend entscheidend für den Trainingserfolg. Unzureichende Bandbreite, hohe Latenz, Überlastung und Verzögerungen können die GPU-Auslastung von 95 % auf 60 % reduzieren und somit 35 % der teuren GPU-Ressourcen verschwenden.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Bandbreite ist entscheidend : Die Bandbreite des optischen Moduls muss an die Modellgröße und den Clusterumfang angepasst werden (400-800G für große Modelle).
• Latenz ist wichtig : Verwenden Sie Module mit niedriger Latenz (LPO, SR8), um die Gesamtlatenz zu minimieren.
• Architektur zählt : Nicht-blockierende Spine-Leaf- oder Rail-optimierte Topologien sind für groß angelegte Schulungen unerlässlich.
• Kontinuierliche Überwachung : GPU-Auslastung, Latenz und Zustand des optischen Moduls verfolgen.
• Investieren Sie klug : Die Kosten für die Netzwerkinfrastruktur sind gering im Vergleich zur verschwendeten GPU-Zeit.

Optische Hochgeschwindigkeitsmodule sind nicht nur Netzwerkkomponenten – sie sind entscheidende Faktoren für den Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Unterschied zwischen 400G- und 800G-Modulen, zwischen Standard- und Low-Latency-Varianten, zwischen überlasteten und nicht-blockierenden Architekturen kann den Unterschied zwischen einem 30-tägigen und einem 45-tägigen Trainingsvorgang ausmachen. Im Wettlauf um die Entwicklung modernster KI-Modelle ist dieser Unterschied von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die Netzwerkengpässe durch den strategischen Einsatz optischer Module erkennen und beheben, werden im KI-Zeitalter die besten Voraussetzungen haben, um eine führende Rolle einzunehmen.