劇情簡(jiǎn)介
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首先，在大模型的訓(xùn)練(liàn )過程中，每一輪迭代，GPU之間都(dōu )需要傳遞海量的梯(tī )度數(shù)據(jù)，這就(jiù )要求構(gòu)建GPU計(jì)算單元之(zhī )間的全互(hù )聯(lián)高速數(shù)據(jù)通道，以確保(bǎo )數(shù)(shù )據(jù)的高效傳輸。然而(ér )，隨著模型參數(shù)(shù )和規(guī)模的不斷擴(kuò)大(dà )，其對(duì)GPU之間互聯(lián)能(néng )力的要求(qiú )也越來越高，對(duì)通信性能(néng )的要求也變得(dé )更加苛刻。例(lì )如萬卡池全互聯(lián)大約需要(yào )5 000萬條連接，這對(duì)(duì )網(wǎng)(wǎng )絡(luò)的承載能力(lì )提(tí )出了巨(jù )大挑戰(zhàn)。其次，服務(wù)(wù )器內(nèi)和服務(wù)(wù )器(qì )間的GPU必須支持高速互聯(lián)(lián )，以千(qiān )億參數(shù)規(guī)模的AI模(mó )型為例(lì )，訓(xùn)練過程中服務(wù)(wù )器內(nèi)和服務(wù)器間(jiān )的部(bù )分(fèn )集合通信會(huì)產(chǎn)生(shēng )高達(dá)(dá )百GB量級(jí)的(de )通信數(shù)(shù )據(jù)量。此(cǐ )外，滿足高吞吐、低(dī )時(shí)延的機(jī)間通信同樣至關(guān)重要，為了確保算力效率(lǜ )不下降，網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲(chí )需要從毫秒級(jí)降至微(wēi )秒級(jí)。降低網(wǎng)絡(luò)(luò )時(shí)延的關(guān)鍵在(zài )于(yú )解(jiě )決由網(wǎng)絡(luò)擁塞和丟包引起的動(dòng)態(tài)時(shí)延問題。同時(shí)，在AI大模型訓(xùn)(xùn )練任務(wù)周期(qī )中，確(què )保網(wǎng)絡(luò)零(líng )丟包極為關(guān)鍵，零丟包是保障(zhàng )有效(xiào )吞吐與數(shù)據(jù)(jù )搬移效率的基礎(chǔ)。因此，如何滿足大規(guī)模GPU之間的高效通信(xìn )，構(gòu)建超大(dà )規(guī)模、超大帶寬、超低時(shí)延、超高可靠的智算網(wǎng)絡(luò)(luò )，已經(jīng)(jīng )成為當(dāng)前智算網(wǎng)絡(luò)發(fā)展(zhǎn )的重要挑戰(zhàn)。
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