剧情简介
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首(shǒu )先，在大模型的训(xùn )练过程中(zhōng )，每一轮迭(dié )代，GPU之间都需(xū )要传递海量(liàng )的梯度数(shù )据，这就要求构建GPU计(jì )算单元之间的全互联高速数据(jù )通道，以确保数据的高效传输(shū )。然而(ér )，随着模型参数和规(guī )模的不断扩大，其对GPU之间互联能力的要求也越(yuè )来越(yuè )高，对通信性能的(de )要求也变得更(gèng )加苛刻。例如万(wàn )卡池全互联大约需要(yào )5 000万条连(lián )接，这对网络的承载能力提出(chū )了巨大挑(tiāo )战。其次，服务器内(nèi )和服务器间的GPU必须支(zhī )持(chí )高速互联，以千亿参数规模的AI模型为例，训练(liàn )过程中服务器内和服务器(qì )间的部分集合通(tōng )信会产生高达百GB量级的(de )通信(xìn )数据量。此外，满足高吞吐、低时延的机间(jiān )通信同样至关重要，为(wéi )了确保算力效率不(bú )下降，网络(luò )传输延迟需要从毫秒级降至微秒(miǎo )级。降低网络时延的关键在于解决由网络(luò )拥塞和丢包(bāo )引起的动态时(shí )延问题。同时，在AI大模型(xíng )训练任务周(zhōu )期中，确保网络零丢包极为关键，零丢包是保障有效(xiào )吞吐与数(shù )据搬移效率的基础(chǔ )。因此，如何满足大规(guī )模GPU之间的高效通信，构建超大规模(mó )、超(chāo )大带宽、超(chāo )低时延、超(chāo )高(gāo )可靠的智算网络，已经成为当(dāng )前(qián )智(zhì )算网络发(fā )展的重要挑战。
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