面對人工智能大模型的迅速發(fā)展及其對算力資源的急劇增長需求，單芯片性能提升遭遇瓶頸，同時通過Scale Out策略擴展多機集群以增加算力也遇到了局限性。在此背景下，中國信通院與騰訊攜手GPU、CPU、交換機芯片制造商、服務器供應商、網(wǎng)絡設備廠商及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等多方力量，共同發(fā)起超大帶寬ETH-X（以太網(wǎng)）超節(jié)點計劃，旨在通過技術創(chuàng)新與行業(yè)合作，構建開放可擴展的HBD（高帶寬域）超節(jié)點系統(tǒng)樣機，探索AI算力提升新途徑，為構建ETH-X超節(jié)點互聯(lián)開放協(xié)作產(chǎn)業(yè)生態(tài)提供支撐。同時，將共同編制相關技術規(guī)范，為行業(yè)樹立標準，引導超節(jié)點技術高質(zhì)發(fā)展。

AI大模型發(fā)展與算力需求

AI大模型的發(fā)展依賴于持續(xù)提升算力。根據(jù)Scaling Law（規(guī)模定理），增大模型規(guī)模與增加訓練數(shù)據(jù)量是直接提升AI大模型智能水平與性能的關鍵途徑。但對集群算力需求的將呈指數(shù)級增長。

長序列是AI大模型發(fā)展的另一個重要方向。長序列提高AI大模型回答問題的質(zhì)量、處理復雜任務的能力以及更強的記憶力和個性化能力的同時,也會加大對訓練和推理算力資源的需求1，尤其是對顯存資源的需求。因此滿足AI大模型發(fā)展需求，算力能力的持續(xù)提升成為一個重要基礎。

圖1 長序列帶來的準確率收益以及顯存需求

單芯片算力提升遇阻、

scale out集群算力提升受限

當前,提升集群算力已面臨一些明顯的制約因素。首先，單芯片性能提升受到HBM容量帶寬增長趕不上算力增長速度的限制，內(nèi)存墻問題制約算法發(fā)揮。如在典型模型與并行方式下，Nvidia Hopper一代芯片的有效算力(HFU)明顯低于Ampere一代芯片,如圖2所示。另一種通過Scale out擴展集群規(guī)模提升整體算力的方式也受到GBS(Global Batch Size)不能無限增長的限制，導致在集群規(guī)模增大到一定程度后，HFU出現(xiàn)明顯下降。最后，模型參數(shù)量增大需要更大的模型并行規(guī)模，模型并行中Tensor并行或MOE類型的Expert并行都會在GPU之間產(chǎn)生大量的通信，并且這部分通信很難與計算進行overlap。而當前典型一機八卡服務器限制了Tensor并行的規(guī)模或Expert并行通過機間網(wǎng)絡，這都會導致HFU無法提高。

圖2 不同型號GPU以及不同規(guī)模集群對HFU的影響

通過scale up擴大HBD（超帶寬域）的超節(jié)點成為突破方向

HBD（High Bandwidth Domain）是一組以超帶寬（HB）互聯(lián)GPU-GPU的系統(tǒng)2。HBD內(nèi)GPU-GPU通信帶寬是HBD之間GPU-GPU通信帶寬的數(shù)倍。如Nvidia H100 提供900GBps HB帶寬，HBD間GPU-GPU通信帶寬只有100GBps。因此在模型并行中將數(shù)據(jù)量大、無法overlap的部分限制在一個HBD內(nèi)完成。

當前，HBD限制在一臺服務器內(nèi)，典型1機8卡服務器是8張GPU卡之間通過某種HB連接技術實現(xiàn)互聯(lián)，構成一個HBD=8的系統(tǒng)。然而更大的參數(shù)規(guī)模、更長的序列長度、更多的MOE專家數(shù)量、更大的集群規(guī)模，都造成了更多的通信數(shù)據(jù)量。HBD=8的情況下，大量的數(shù)據(jù)通信均需經(jīng)過HBD間的scale out網(wǎng)絡，因此通信占比提高、HFU下降的問題凸顯。

通過構建更大的HBD系統(tǒng)，以scale up方式提升系統(tǒng)算力是解決上述問題的有效途徑之一。如MIT與Meta的研究論文中，通過建模分析3，論證了擴大HBD對訓練性能的提升效果。另外，Nvidia也實現(xiàn)了不同規(guī)模HBD系統(tǒng)并進行了部署與驗證4。

圖3 HBD超節(jié)點典型代表與業(yè)務收益舉例

Nvidia將HB互聯(lián)不僅用于GPU-GPU之間，而是將其應用到GPU-CPU/Memory的超大帶寬互聯(lián)，例如GH200、GB200產(chǎn)品。通過此方式為GPU提供一個超帶寬訪問CPU/Memory的能力。

Nvidia產(chǎn)品具備支持GPU-CPU/Memory的統(tǒng)一內(nèi)存編制以及GPU通過內(nèi)存語義接口read/write直接訪問CPU/Memory的能力，具有更高效、更直接的特點。但其同步操作的方式會對時延進行限制，制約可訪問CPU/Memory的距離與容量。另外，目前的軟件生態(tài)中，未有支持直接通過內(nèi)存語義訪問CPU/Memory的系統(tǒng)。

相反若使用異步的memory offload方式將降低對時延的約束，并發(fā)利用多節(jié)點CPU/Memory，發(fā)揮HB互聯(lián)的帶寬優(yōu)勢。另外，當前memory offload已具備一定軟件生態(tài)上的基礎，例如Zero offload5。

綜上所述，超節(jié)點是一個以超大帶寬（HB）互聯(lián)16卡以上GPU-GPU以及GPU-CPU/Memory的scale up系統(tǒng)，以HBD超節(jié)點為單位，通過傳統(tǒng)scale out擴展方式可形成更大規(guī)模、更高效的算力集群。超節(jié)點Scale Up的核心需求是超大帶寬（HB），但規(guī)模不需要很大。Scale Out的核心需求是超大規(guī)模。因此Scale Up網(wǎng)絡與Scale Out網(wǎng)絡更適合是相互獨立共存的兩張網(wǎng)絡。

圖4 Scale Up超大帶寬與Scale Out超大規(guī)模共同構建高算力AI集群

ODCC ETH-X計劃構建開放超節(jié)點產(chǎn)業(yè)生態(tài)

超節(jié)點的核心是HB互聯(lián)技術，當前工業(yè)界已實現(xiàn)的超節(jié)點系統(tǒng)均是采用私有技術與協(xié)議實現(xiàn)HB互聯(lián)，例如Nvidia的NVLINK。但此類私有技術與協(xié)議由單一企業(yè)進行維護，無法保證技術長期、高效的發(fā)展。另外，從HBD超節(jié)點產(chǎn)品完善角度也無法保證系統(tǒng)的開放，導致無法形成良性、開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

以太網(wǎng)技術憑借開放的生態(tài)、多樣的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)境，為技術的長期演進發(fā)展提供支撐。當前以太網(wǎng)技術上從端口帶寬及交換容量方面已具有較強的競爭基礎。如以太網(wǎng)單端口800G MAC標準已成熟并產(chǎn)業(yè)化，以太網(wǎng)單芯片51.2T交換容量 ETH-switch也已在2023年產(chǎn)品化商用。

目前，以太網(wǎng)HB接口GPU產(chǎn)品的日益豐富，HBD超節(jié)點系統(tǒng)正逐步依托于以太網(wǎng)互聯(lián)技術，實現(xiàn)向更為模塊化、多元化的結構轉型，有效促進了多方廠商的積極參與，各廠商專精于系統(tǒng)內(nèi)的不同組件或子系統(tǒng)開發(fā)，顯著提升了HBD超節(jié)點產(chǎn)品化的多樣性和方案的豐富度，為HBD超節(jié)點技術長期演進奠定穩(wěn)固基石，確保其在應對未來挑戰(zhàn)時能夠持續(xù)進化，保持領先的技術競爭力與生態(tài)活力。

圖5 ETH-X超節(jié)點參考架構與預期收益評估

圖6 ETH-X技術規(guī)范構成與項目計劃

為推動算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，ODCC網(wǎng)絡組啟動了ETH-X超節(jié)點系列項目。該項目由中國信通院、騰訊聯(lián)合快手科技、燧原科技、壁仞科技、華勤技術、銳捷網(wǎng)絡、新華三、云豹智能、云合智網(wǎng)、盛科通信、立訊精密、光迅科技等合作伙伴共同推動，以產(chǎn)品化樣機以及相關技術規(guī)范為目標，打造大型多GPU互聯(lián)算力集群系統(tǒng)。該項目計劃在2025年秋季前完成ETH-X超節(jié)點樣機軟硬件研發(fā)與相關業(yè)務系統(tǒng)驗證測試，同時發(fā)布ETH-X超節(jié)點技術規(guī)范1.0。