劇情簡介
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首先，在大(dà )模型的訓(xùn)練過程(chéng )中，每一輪(lún )迭代，GPU之間都需要傳遞海量的梯度數(shù)據(jù)，這就要(yào )求構(gòu)建GPU計(jì )算單元之間的全互聯(lián)高速數(shù)據(jù)通道(dào )，以確保數(shù)據(jù)的高效傳輸。然而，隨著模型參(cān )數(shù)和規(guī)(guī )模的不斷(duàn )擴大，其對(duì )GPU之間互聯(lián)(lián )能力的(de )要(yào )求也越來越(yuè )高，對通信性能的要求(qiú )也變得更加苛刻。例如萬卡池(chí )全互(hù )聯(lián)(lián )大(dà )約需要5 000萬條連(lián )接，這對網(wǎng)絡(luò)(luò )的(de )承(chéng )載能力(lì )提(tí )出了巨大挑戰(zhàn)。其(qí )次，服務(wù)器(qì )內(nèi)(nèi )和服(fú )務(wù)器(qì )間的(de )GPU必須支持高速互聯(lián)，以千億參數(shù)規(guī)模的AI模型為例，訓(xùn)(xùn )練過程中服務(wù)器內(nèi)和服務(wù)器間的部分集合通信會產(chǎn)生高(gāo )達(dá )百(bǎi )GB量級的通信數(shù)據(jù)量。此外，滿足高吞吐、低時延的機間通信同樣至(zhì )關(guān)重要，為(wéi )了確(què )保算力效率不下降，網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲需(xū )要從毫秒(miǎo )級降至微秒級。降低網(wǎng)絡(luò)時延的關(guān)(guān )鍵在于解決由網(wǎng)絡(luò)擁塞和丟包引起的動態(tài)時延問題。同時，在AI大模型訓(xùn)練任務(wù)周期中，確保網(wǎng)絡(luò)零(líng )丟包極為關(guān)(guān )鍵，零丟包(bāo )是保(bǎo )障(zhàng )有效吞吐與數(shù)據(jù)搬(bān )移(yí )效率(lǜ )的(de )基礎(chǔ)。因此，如何滿足大規(guī)模GPU之間(jiān )的高(gāo )效通信(xìn )，構(gòu)建超大(dà )規(guī)模、超大帶寬、超低時延、超高可靠的智算網(wǎng)絡(luò)，已(yǐ )經(jīng)成(chéng )為當(dāng)前智算(suàn )網(wǎng)絡(luò)(luò )發(fā)展的重要(yào )挑戰(zhàn)。
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