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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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目录
1.节点内的nv网络
2.节点间的IB网络
3.下一代网络优化
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
Topo作用:
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•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。
•优点:整体架构可以大量减少交换机的使用,降
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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