剧情简介
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首先(xiān )，在(zài )大(dà )模型的训(xùn )练过程中(zhōng )，每一轮迭代，GPU之间都需要传递海量(liàng )的梯度(dù )数据(jù )，这就要(yào )求构建GPU计算单元之间的全互联高速数据通道，以确保(bǎo )数据的高效(xiào )传输(shū )。然而，随着模型参数和规模的不(bú )断扩大，其对GPU之间互联能力的要求也越来越高，对通信性能的要求也变得更加苛刻(kè )。例如万卡池全(quán )互联大(dà )约需(xū )要5 000万条连接(jiē )，这对网络(luò )的承载能力提出了巨大挑战。其次(cì )，服务器内和服(fú )务器间的GPU必(bì )须支持(chí )高速互联，以千亿参数(shù )规模的AI模型为例(lì )，训练过程(chéng )中服务器内和服务(wù )器间的(de )部(bù )分集合通(tōng )信会(huì )产生高达(dá )百GB量级的通信数据量。此外，满足高(gāo )吞(tūn )吐、低时(shí )延的机(jī )间通(tōng )信同样至关重要，为了确保算力效率不下降，网络传输延迟需要从毫秒级降至微秒级。降(jiàng )低网络时(shí )延的(de )关键在于(yú )解决由(yóu )网络拥塞和丢包引(yǐn )起的动态(tài )时延问题。同时(shí )，在AI大模型训练任务周期中(zhōng )，确(què )保网络(luò )零丢包极为(wéi )关键，零丢包是保障(zhàng )有效吞(tūn )吐与数据搬移效率的基础。因此(cǐ )，如何满足大规模(mó )GPU之间的高效通信，构建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的智算网(wǎng )络，已经成为当前智算网络发(fā )展的重(chóng )要挑战(zhàn )。
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