剧情简介
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首(shǒu )先，在大模型的训练过程中(zhōng )，每一轮迭代，GPU之间都需要传(chuán )递海量的梯(tī )度(dù )数(shù )据，这就要求构建GPU计(jì )算单元之间的全互(hù )联高速数据通道，以(yǐ )确保数据的高效传输。然而，随(suí )着模型参数(shù )和规模的(de )不断扩大，其对(duì )GPU之间互联能力的要(yào )求也越来越高，对通(tōng )信性(xìng )能的(de )要求(qiú )也变得更加苛刻。例如万卡池全互联(lián )大约需(xū )要5 000万(wàn )条(tiáo )连接，这对网络的(de )承载能力提出了巨大挑战。其次，服务器内和服务器间的GPU必须支持高速互(hù )联(lián )，以千亿参数规模的AI模(mó )型(xíng )为例，训练过(guò )程中服务器内和服务(wù )器间的(de )部分(fèn )集(jí )合(hé )通信会产生高(gāo )达(dá )百GB量级的通信数据量。此外，满足高吞吐、低时延(yán )的机间通信同样至关重要，为了确保算(suàn )力(lì )效率不(bú )下降，网(wǎng )络传输延迟需要从毫秒级(jí )降至微秒级。降低(dī )网络时延的关键在(zài )于解决由网络拥(yōng )塞和丢包(bāo )引起的(de )动态(tài )时延问题。同(tóng )时，在AI大模型(xíng )训练任务周期中，确保(bǎo )网络零丢包极为关键，零丢(diū )包是保障(zhàng )有效吞吐与数据搬移效率(lǜ )的(de )基础。因(yīn )此(cǐ )，如何满足(zú )大规模GPU之间的高效通信，构(gòu )建超大规模、超大带宽、超(chāo )低(dī )时延、超高可靠的智算网络，已经(jīng )成为当前智算网(wǎng )络发(fā )展的重要挑战。
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