大模型网络优化方法.pdf

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⼤模型⽹络优化⽅法

2024云原生KubeSphere论坛整理(公开)

王静

天翼云研发专家

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1.节点内的nv网络

2.节点间的IB网络

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4.常见问题2024云原生KubeSphere论坛整理(公开)

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AI大模型对智算网络的需求和挑战

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算力底座-nv网络

卡间互联:

1.PCIE-switch

2.NV-switch

3.HCCS

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算力底座-nv网络

Topo作用:

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算力底座-nv网络

•GPU之间PCIE/P2P

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算力底座-nv网络(最优)

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算力底座-IB网络

•叶脊(Spine-Leaf)网络架构

事实已经证明,Spine-Leaf网络架构可以提供高带宽、低延迟、非阻塞的服务器到服务器全连接网络。

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算力底座-IB网络

•在网计算SHARP架构:

实验证明,sharp在网计算

(将计算能力卸载到交换机

上执行),实测带宽可提高

百分之30%+2024云原生KubeSphere论坛整理(公开)

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算力底座-IB网络

•GPU和IB之间PCIE/GDR(带宽提升25%+)

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算力底座-IB网络

•跨主机视角

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算力底座-组网优化

Rail-Only架构

•缺点:增加了跨域通信的路由调度复杂度。

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低75%的组网费用。

2024云原生KubeSphere论坛整理(公开)从Any-to-Any

Rail-only组网原理到Rail-Only

rail-1上的GPU-1如何与rail-k上的GPU-k通信呢?

1.在domain-1内,利用GPU间的nv网络,把

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