關(guān)于智算中心高性能網(wǎng)絡

你需要知道的...

以GPT-4和Llama3為代表的大語言模型實現(xiàn)了突破性進展，引爆了高性能計算。由于大語言模型爆炸增長的存儲和算力需求，其分布式計算需要芯片間進行高頻通信，網(wǎng)絡流量急劇增加。所以對通信網(wǎng)絡提出超大規(guī)模組網(wǎng)、超高帶寬、超低時延、超高穩(wěn)定性和網(wǎng)絡自動化部署新需求，典型網(wǎng)絡架構(gòu)轉(zhuǎn)向多核心、少收斂形態(tài)。

以下這些關(guān)鍵詞帶你更快了解高性能網(wǎng)絡的通信及互聯(lián)需求。

RDMA技術(shù)解析

RDMA(RemoteDirect Memory Access)技術(shù)全稱遠程直接內(nèi)存訪問，就是為了解決網(wǎng)絡傳輸中服務器端數(shù)據(jù)處理的延遲而產(chǎn)生的。RDMA技術(shù)能直接通過網(wǎng)絡接口訪問內(nèi)存數(shù)據(jù)，無需操作系統(tǒng)內(nèi)核的介入。這允許高吞吐、低延遲的網(wǎng)絡通信，尤其適合在大規(guī)模并行計算機集群中使用。

RDMA的三大分類

目前支持RDMA的網(wǎng)絡協(xié)議主要有三種，Infiniband, RoCE和iWARP。Infiniband是一種專為RDMA設計的網(wǎng)絡，從硬件級別保證可靠傳輸，技術(shù)先進，但是成本高昂。

iWARP和RoCE都是基于以太網(wǎng)的RDMA技術(shù)，但是iWARP是基于TCP/IP協(xié)議，相比于基于硬件的RoCE解決方案有更高的性能損失，在高性能網(wǎng)絡的環(huán)境表現(xiàn)中不如RoCE。

高速、超低延時、極低CPU使用率的基于RoCE的RDMA技術(shù)部署在目前使用最廣泛的以太網(wǎng)上。RoCE協(xié)議有RoCEv1和RoCEv2兩個版本，RoCEv1基于以太網(wǎng)鏈路層，使用以太網(wǎng)幀進行數(shù)據(jù)傳輸。RoCEv1沒有IP層，因此在傳輸數(shù)據(jù)時不使用IP地址，而RoCEv2基于IP層，使用UDP/IP進行數(shù)據(jù)傳輸。

RoCEv2將RDMA流量封裝在UDP包中，并使用標準的IP地址進行路由。這使得RoCEv2可以在路由器和交換機之間穿越，使其更適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心環(huán)境。

關(guān)于異構(gòu)計算

高性能計算類應用的發(fā)展，驅(qū)動算力需求不斷攀升，但目前單一計算類型和架構(gòu)的處理器已經(jīng)無法處理日趨復雜、多樣化的計算任務。數(shù)據(jù)中心如何在增強算力和性能的同時，具備應對多種類型任務的處理能力，成為全球性的技術(shù)難題。在計算領(lǐng)域芯片企業(yè)的不斷探索和研究中，異構(gòu)計算成為公認的算力突破“抓手”。

DSA 領(lǐng)域特定加速

隨著人工智能及高性能計算的高速發(fā)展，模型的訓練需要大量的存儲資源和計算資源，這些硬件資源的利用率需要通過有效的任務分配和數(shù)據(jù)處理來優(yōu)化。在分布式人工智能及高性能計算系統(tǒng)中，多個計算節(jié)點之間需要頻繁通信，要求網(wǎng)絡具有低延遲和高帶寬，以避免通信瓶頸。針對網(wǎng)絡加速的DSA專用單元對任務卸載、加速，減少節(jié)點之間的數(shù)據(jù)延遲，提升數(shù)據(jù)傳輸效率，使CPU，GPU，NPU專注于核心計算任務，加速各項計算、存儲任務。