劇情簡(jiǎn)介
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首先，在(zài )大模型的訓(xùn)練過(guò)(guò )程(chéng )中，每一輪迭代，GPU之間都需要傳遞海量(liàng )的梯度(dù )數(shù)據(jù)(jù )，這就要求構(gòu)建GPU計(jì)算單元之間(jiān )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(shū )。然而，隨著模型(xíng )參數(shù)和規(guī)(guī )模的不斷擴(kuò)大，其對(duì)GPU之間互聯(lián)能力的要求也越(yuè )來(lái)越高，對(duì)通信性能的要求也變得(dé )更(gèng )加苛刻。例如萬(wàn)卡池全互聯(lián)(lián )大約需要(yào )5 000萬(wàn)條(tiáo )連(lián )接(jiē )，這對(duì)網(wǎng)(wǎng )絡(luò)的承載能力(lì )提出了巨大挑戰(zhàn)。其(qí )次，服(fú )務(wù)器內(nèi)和服務(wù)器間的GPU必須支(zhī )持(chí )高速互聯(lián)(lián )，以千億參(cān )數(shù)(shù )規(guī)模的(de )AI模型為例，訓(xùn)練過(guò)程中服務(wù)器內(nèi)和服務(wù)器間的(de )部分集合通信會(huì)產(chǎn)生高達(dá)百GB量(liàng )級(jí)的通信數(shù)(shù )據(jù)量(liàng )。此外，滿(mǎn )足高吞(tūn )吐、低(dī )時(shí)(shí )延的機(jī)間通信同樣至關(guān)重要，為了確(què )保算力效率不下降(jiàng )，網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲需(xū )要從毫秒(miǎo )級(jí)(jí )降至微秒級(jí)。降低網(wǎng)(wǎng )絡(luò)時(shí)延的關(guān)(guān )鍵在于(yú )解決由網(wǎng)絡(luò)擁塞和丟(diū )包引(yǐn )起的動(dòng)態(tài)時(shí)延問(wèn)(wèn )題(tí )。同(tóng )時(shí)，在AI大模型訓(xùn)練任務(wù)周期中，確保網(wǎng)絡(luò)零丟包極為關(guān)鍵，零丟包是保障有(yǒu )效吞吐與數(shù)據(jù)搬(bān )移效率的基礎(chǔ)。因此，如(rú )何滿足大(dà )規(guī)模GPU之間的高效通信，構(gòu)(gòu )建超大規(guī)模(mó )、超大帶寬、超低時(shí)(shí )延、超高可靠的智算網(wǎng)絡(luò)(luò )，已經(jīng)成(chéng )為當(dāng)前智(zhì )算網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要挑戰(zhàn)。
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