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AI在以太網(wǎng)、光模塊、InfiniBand中的創(chuàng)新融合

易天小講堂 ? 來(lái)源:易天小講堂 ? 作者:易天小講堂 ? 2024-07-26 16:53 ? 次閱讀
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隨著人工智能AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展,尤其是生成式AI的興起,數(shù)據(jù)中心對(duì)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)資源的需求達(dá)到了前所未有的高度。以太網(wǎng)Ethernet)和InfiniBand作為兩種主流網(wǎng)絡(luò)技術(shù),正通過(guò)不斷創(chuàng)新和融合,為AI應(yīng)用提供強(qiáng)大的加速能力。

以太網(wǎng)的演進(jìn)、光模塊的集成與AI加速

以太網(wǎng)自誕生以來(lái),便以其簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)、低成本和廣泛的應(yīng)用成為局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)的主導(dǎo)技術(shù)。近年來(lái),為了滿(mǎn)足AI和高性能計(jì)算(HPC)對(duì)延遲和帶寬的更高要求,以太網(wǎng)不斷演進(jìn),引入了多項(xiàng)新技術(shù)。其中,RDMA over Converged Ethernet(RoCE)技術(shù)尤為關(guān)鍵,它允許在以太網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)(RDMA),顯著降低了網(wǎng)絡(luò)通信的延遲,還通過(guò)集成高速光模塊,如400G/800G OSFP等,極大地提升了數(shù)據(jù)傳輸速率與效率。

在A(yíng)I應(yīng)用中,RoCE技術(shù)使得數(shù)據(jù)可以直接在GPU之間傳輸,無(wú)需經(jīng)過(guò)CPU處理,從而大大提高了數(shù)據(jù)傳輸效率和訓(xùn)練速度。此外,高端以太網(wǎng)交換機(jī)和網(wǎng)卡具備強(qiáng)大的擁塞控制、負(fù)載均衡功能和RDMA支持,能夠擴(kuò)展到比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更大的規(guī)模,滿(mǎn)足大規(guī)模AI模型訓(xùn)練的需求。

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InfiniBand:專(zhuān)為高性能計(jì)算設(shè)計(jì)

InfiniBand(無(wú)限帶寬)是一種專(zhuān)為高性能計(jì)算設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn),以其高帶寬、低延遲和可靠的數(shù)據(jù)傳輸能力而聞名。在A(yíng)I領(lǐng)域,InfiniBand的優(yōu)勢(shì)尤為明顯。它支持RDMA技術(shù),允許數(shù)據(jù)在兩臺(tái)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存之間直接傳輸,從而減少了CPU的負(fù)載,提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。

InfiniBand的另一個(gè)重要特性是其高度可擴(kuò)展性。它支持大量的連接節(jié)點(diǎn),可以構(gòu)建復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如樹(shù)形、網(wǎng)狀等,為AI應(yīng)用提供了靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。此外,InfiniBand還具備卓越的端到端擁塞控制機(jī)制,能夠在網(wǎng)絡(luò)擁堵時(shí)自動(dòng)調(diào)整數(shù)據(jù)流,確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和高效性。

技術(shù)融合與性能提升

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,以太網(wǎng)和InfiniBand之間的界限逐漸模糊。以太網(wǎng)通過(guò)引入RoCE及高性能光模塊等新技術(shù),不斷提升其在高性能計(jì)算領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力;而InfiniBand也在不斷優(yōu)化其成本效益和易用性,以吸引更廣泛的用戶(hù)群體。這種技術(shù)融合的趨勢(shì)預(yù)示著未來(lái)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)將更加多樣化和高效。

在A(yíng)I應(yīng)用中,以太網(wǎng)和InfiniBand的結(jié)合更是實(shí)現(xiàn)了性能的顯著提升。通過(guò)部署混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),數(shù)據(jù)中心可以根據(jù)實(shí)際需求靈活選擇網(wǎng)絡(luò)技術(shù),為AI模型訓(xùn)練提供最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。例如,在訓(xùn)練大型AI模型時(shí),可以采用InfiniBand網(wǎng)絡(luò)來(lái)確保低延遲和高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸;而在處理一般數(shù)據(jù)流量時(shí),則可以使用以太網(wǎng)來(lái)降低成本和提高靈活性。

AI在以太網(wǎng)和InfiniBand中的加速是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方向。通過(guò)不斷創(chuàng)新和融合,這兩種技術(shù)正在為AI應(yīng)用提供更加強(qiáng)大和高效的網(wǎng)絡(luò)支持。未來(lái),隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展,我們有理由相信,以太網(wǎng)、光模塊和InfiniBand將在A(yíng)I領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用,推動(dòng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)向更高速度、更低延遲和更強(qiáng)大功能的方向前進(jìn)。

審核編輯 黃宇

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