В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и машинного обучения мощность и скорость вычислительных систем приобретают особое значение. Усовершенствования в области хранения и передачи данных напрямую влияют на эффективность обучения больших моделей и выполнение инференса в реальном времени. Одним из перспективных направлений в этой области является использование распределённых кешей, построенных на технологиях Remote Direct Memory Access (RDMA) и высокоскоростных сетевых интерфейсах, таких как InfiniBand. Эти решения обеспечивают минимальные задержки и перспективы масштабирования для обработки больших объёмов данных, что критично для задач высокопроизводительных вычислений и современных систем ИИ. Современный распределённый кеш, основанный на RDMA и InfiniBand, представляет собой инфраструктуру, которая позволяет приложениям обмениваться данными напрямую между памятью различных серверов без участия центрального процессора.
Такая архитектура минимизирует накладные расходы на передачу данных и значительно увеличивает пропускную способность сети. Благодаря нулевому копированию (zero-copy) и поддержке высокопроизводительных протоколов передачи, таких кеши подходят для реализаций как в HPC (high-performance computing), так и в ML (machine learning) окружениях, где критически важна скорость доступа к данным. Одной из инновационных разработок в области распределённых кешей является проект Blackbird. Эта система сочетает лучшие практики из таких проектов, как Microsoft FARM и Redis, с нативной поддержкой RDMA и платформы UCX, что обеспечивает гибкость и высокую производительность. Blackbird поддерживает многоуровневое кэширование с использованием GPU-памяти, оперативной памяти ЦП, CXL (Compute Express Link) памяти и NVMe-хранилищ.
Такая иерархия памяти позволяет эффективно управлять данными и понижать время доступа к ним, обеспечивая быстрое обучение и инференс моделей. Преимущества RDMA в контексте распределённых систем хранилищ заключаются в уменьшении латентности сетевого взаимодействия, снижении нагрузки на центральный процессор и максимальном ускорении операций чтения и записи. Использование RDMA в связке с InfiniBand обеспечивает пропускные способности, приближающиеся к внутренним шинам памяти, что даёт возможность масштабировать вычислительные ноды без потери производительности. Важным элементом такой инфраструктуры служит механизм управления расположением данных и балансировка нагрузки между узлами кластера. В Blackbird данная задача решается через Keystone - контрольную плоскость, которая использует распределённую систему etcd для обеспечения отказоустойчивости и согласованности.
Keystone обеспечивает динамическое распределение данных, слежение за живучестью узлов, автоматическое восстановление и сборку мусора для устаревших объектов. Для разработчиков предоставлен удобный API на C++, который позволяет эффективно работать с ключами, управлять размещением данных и выполнять партийные операции с максимальной пропускной способностью. Благодаря поддержке интроспекции и мониторинга через Prometheus, операторы получают полное представление о текущем состоянии кластера, его загруженности и производительности. Внедрение RDMA/Infiniband распределённых кешей для ML-тренировок и инференса открывает новые горизонты для разработчиков и исследователей. В отличие от классических решений на основе Redis или Memcached, которые не поддерживают многоуровневое кэширование и RDMA, данные систему предлагает полный стек с управлением разнородной памятью и нативной поддержкой высокоскоростных протоколов.
Это позволяет уменьшить время отклика и повысить эффективность обучения на масштабных GPU-фермах, что особенно критично для современных моделей глубокого обучения и больших языковых моделей. Одним из перспективных направлений дальнейшего развития является интеграция с технологиями CXL и NVLink, что обеспечит ещё более глубокое взаимодействие между вычислительными и памятью узлами, а также позволит эффективно использовать новый класс памяти с низкой латентностью и высокой пропускной способностью. Blackbird уже сегодня обеспечивает поддержку базовой CXL памяти и работает над интеграцией поддержки топологий с переключателями CXL, что делает решение не просто быстрым, а максимально адаптивным к новым аппаратным архитектурам. Выгоды от использования таких технологий для крупных компаний и дата-центров проявляются в возможности быстро масштабировать вычислительные ресурсы, оптимизировать использование дорогостоящей GPU-памяти и обеспечивать непрерывную работу сервисов с искусственным интеллектом в режиме реального времени. Кроме того, архитектура с RDMA снижает износ оборудования и нагрузку на CPU, что положительно сказывается на общей стабильности и долговечности инфраструктуры.
Важной характеристикой таких систем является гибкость настроек и адаптивность политики хранения. Например, можно задавать TTL для объектов, исключать определённые данные из эвакуации (soft pin), управлять процессами сквозного копирования и перетасовки данных между различными уровнями памяти. Это позволяет добиться баланса между производительностью, надёжностью и стоимостью эксплуатации. Несмотря на высокую сложность реализации, современные инструменты и открытый исходный код проекта Blackbird делают технологию доступной и для средних проектов, благодаря чему распространение RDMA/Infiniband кешей ожидается не только в исследовательских центрах, но и в коммерческих приложениях. Таким образом, переход на распределённые системы хранения с поддержкой RDMA и InfiniBand меняет парадигму организации памяти и обмена данными для задач, связанных с машинным обучением и аналитикой большого объёма.
Скорость, масштабируемость и отказоустойчивость становятся доступными на новом уровне, что способствует прорывным достижениям в разработке искусственного интеллекта. Возможность интеграции с новыми типами памяти и непосредственное управление топологией сети делают такие решения не просто технической новинкой, а необходимым инструментом в арсенале современных дата-центров и исследовательских лабораторий. Инновационные распределённые кеши с RDMA поддержкой открывают путь к более быстрым, надёжным и эффективным вычислительным системам, что является ключом к будущему развитию технологий искусственного интеллекта и больших данных. .
