剧情简介
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首先，在大(dà )模型的(de )训练过程中，每(měi )一轮迭代，GPU之间都需要传递海量的梯度数据，这就要求构建GPU计算单元(yuán )之间的全互联高速数(shù )据(jù )通道，以确保数据(jù )的高效传输(shū )。然而(ér )，随着模型(xíng )参数和规模的不断扩(kuò )大(dà )，其对GPU之间互(hù )联能(néng )力的(de )要求也越(yuè )来越(yuè )高，对通信性能的要求也变得更加苛刻(kè )。例如(rú )万卡池全互联大约需要5 000万条连接，这对网(wǎng )络的(de )承(chéng )载能力提(tí )出了巨大挑(tiāo )战。其(qí )次，服务(wù )器内和服务器间(jiān )的GPU必须支(zhī )持高(gāo )速互联(lián )，以千亿参数规模的AI模型为例(lì )，训练过程中服(fú )务器内和服务器间的部分集(jí )合通(tōng )信会产生高达百(bǎi )GB量级的通(tōng )信数(shù )据量。此外，满(mǎn )足高吞吐、低时延的机间通信同样至关重要，为了确保算力效率不下降，网络传输延(yán )迟需要从毫秒级降(jiàng )至微秒级。降低网络时延的关键在于(yú )解决由网络(luò )拥塞和丢包引起的(de )动态(tài )时延问题。同时，在(zài )AI大模型训(xùn )练任务周期中，确(què )保网络零丢包极为关键，零丢包是保障有效吞吐与数据搬移效率的基础。因(yīn )此，如何满足(zú )大规(guī )模GPU之间的高效通(tōng )信，构建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的智算网络，已(yǐ )经成为当(dāng )前智算网络发展的(de )重要(yào )挑(tiāo )战。
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