剧情简介
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试验均采(cǎi )用200G的(de )RDMA网卡和GPU训练卡，使用All Reduce算(suàn )子(zǐ )。在不同的(de )智算场景下，将本方案与传统ECMP方(fāng )案进行(háng )对比。试验结果显示，当QP会话数固定时，从32卡到128卡，随着(zhe )算力规(guī )模(mó )的增加，传统的ECMP方案因(yīn )哈(hā )希(xī )不均导致拥塞概(gài )率和性能劣化加剧，而基于分布式解耦的网络能力增强技术方案因采用信元交(jiāo )换机(jī )制避免了拥塞的产生，带(dài )宽利用率相(xiàng )对稳定，约(yuē )为95%，更(gèng )适用于大规(guī )模(mó )的(de )AI训(xùn )练；当算力规模固定，QP会话较少(shǎo )时，基于分布式解耦(ǒu )的网络能力增强技(jì )术方案的优势比(bǐ )较明显，负载均衡的效果更优，可较好(hǎo )地适用于(yú )商(shāng )用场景。
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