■十大网投正规信誉官网■十大网投靠谱平台 科技微波小課堂_什么是智算網(wǎng)絡
數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的開展歷程見證了信息技術的飛速進步，從最初的互聯(lián)網(wǎng)服務驅動到如今的算力驅動，每一步都標志著網(wǎng)絡架構的重大變革。第一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡主要由互聯(lián)網(wǎng)服務驅動，其設計初衷是為了滿足日益增長的網(wǎng)頁瀏覽、文件傳輸?shù)然ヂ?lián)網(wǎng)基礎服務需求，確保數(shù)據(jù)的高效傳輸和穩(wěn)定性。
隨著云計算技術的興起，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡迎來了第二代的開展——云服務驅動。云服務不僅要求數(shù)據(jù)中心能夠支持海量的數(shù)據(jù)存儲和傳輸，更強調資源的動態(tài)分配、靈活擴展和高效利用。這一時期，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡架構更加注重虛擬化、自動化和智能化，以支撐云計算業(yè)務的蓬勃開展。
如今， ■十大网投正规信誉官网■十大网投靠谱平台 正處于邁向第三代的算力驅動數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的階段。算力，尤其是人工智能（AI）算力，已成為有助于數(shù)據(jù)中心開展的核心動力。第三代AI智算中心不僅要求網(wǎng)絡具備超大規(guī)模、超低延遲和高帶寬的特性，還需要具備智能調度、自主優(yōu)化和持續(xù)進化的能力。這樣的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡能夠支持復雜的AI計算任務，滿足日益增長的數(shù)據(jù)分析和處理需求，有助于人工智能技術的廣泛應用和深度開展。
智算網(wǎng)絡的核心特征
隨著大模型的持續(xù)爆發(fā)，其對算力的需求也在迅猛增長，這促使算力集群不斷向萬卡以上的規(guī)模演進。這一趨勢不僅代表著計算能力的飛躍，也對網(wǎng)絡提出了前所未有的超高要求。
大模型的訓練和推理任務需要海量的計算資源和高效的網(wǎng)絡連接。萬卡級別的算力集群意味著將有數(shù)以萬計的高性能計算節(jié)點協(xié)同工作，它們之間的數(shù)據(jù)傳輸和同步必須達到毫秒級甚至微秒級的延遲，以確保模型訓練的高效性和準確性。
為了滿足這一需求，智算網(wǎng)絡需要實現(xiàn)更高級別的網(wǎng)絡帶寬、更低的延遲和更高的可靠性。此外，網(wǎng)絡架構也需要更加靈活和智能，能夠動態(tài)地分配和調整網(wǎng)絡資源，以適應不同規(guī)模的大模型訓練和推理任務。
超大規(guī)模組網(wǎng)挑戰(zhàn)
隨著AI模型參數(shù)量的爆炸式增長，訓練這些巨量化模型對算力集群的需求已經(jīng)達到了前所未有的高度。這些大規(guī)模的組網(wǎng)不僅需要極高的計算能力和顯存支持，還面臨著諸多技術挑戰(zhàn)，如RDMA網(wǎng)絡中的鏈路頭阻、PFC死鎖風暴、高效的擁塞控制和負載均衡等問題。這些問題不僅影響網(wǎng)絡性能，還直接關系到AI大模型訓練的效率和準確性。
超高帶寬需求
在AI大模型訓練的場景下，無論是機內GPU間的通信還是機間GPU的通信，都產生了大量的通信數(shù)據(jù)量。這些通信數(shù)據(jù)量對網(wǎng)絡的帶寬和傳輸速度提出了極高的要求。特別是在模型并行和數(shù)據(jù)并行等模式下，通信數(shù)據(jù)量更是達到了百GB級別。因此，網(wǎng)絡必須支持高速互聯(lián)協(xié)議，并且能夠給予足夠的單端口帶寬和總帶寬。
超低時延及抖動需求
在AI大模型訓練中，網(wǎng)絡時延和抖動對訓練效率有著重要影響。動態(tài)時延和丟包會導致GPU有效計算時間降低，以1750億參數(shù)規(guī)模的GPT-3模型訓練為例，當動態(tài)時延從10μs提升至1000μs時，GPU有效計算時間占比將降低接近10%。而網(wǎng)絡抖動則可能引發(fā)集合通信效率的降低。因此，如何降低計算通信時延、提升網(wǎng)絡吞吐并減少抖動，成為了AI大模型智算中心能夠充分釋放算力的關鍵。
超高穩(wěn)定性需求
網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定性對整個集群的計算穩(wěn)定性產生了決定性的影響。網(wǎng)絡故障可能導致計算節(jié)點間的連通性中斷，從而降低系統(tǒng)算力的完整性。網(wǎng)絡性能波動也可能影響所有計算資源的利用率。因此，在AI大模型訓練任務周期中，維持網(wǎng)絡的穩(wěn)定高效運行是極其重要的。
網(wǎng)絡自動化部署需求
智能無損網(wǎng)絡的構建往往基于RDMA協(xié)議及擁塞控制機制，但這背后涉及一系列復雜且多樣化的配置。配置錯誤可能會導致業(yè)務性能下降，甚至引發(fā)不符合預期的問題。為了應對這一挑戰(zhàn)，實現(xiàn)高效或自動化部署配置成為了提升大模型集群系統(tǒng)可靠性和效率的關鍵。這要求系統(tǒng)能夠自動選擇擁塞控制機制，并實現(xiàn)多臺設備的并行部署配置。
新型智算網(wǎng)絡架構
智算網(wǎng)絡對極致性能的追求意味著網(wǎng)絡需進行革新，新架構呼之欲出。
中國移動：在網(wǎng)計算技術架構
中國移動提出在網(wǎng)計算NACA技術架構，圍繞拓撲映射、編程范式、計算實現(xiàn)、資源管理形成”四個統(tǒng)一”，全面提升在網(wǎng)計算通用性，為并行計算應用加速賦能在網(wǎng)計算NACA架構。
四個統(tǒng)一包括：1）邏輯物理統(tǒng)一。NACA物理實現(xiàn)比傳統(tǒng)計算實現(xiàn)方式更加親和業(yè)務邏輯拓撲；2）通信原語統(tǒng)一。以統(tǒng)一的網(wǎng)絡設備原語實現(xiàn)在網(wǎng)計算通信庫，提升通用性；3）編程范式統(tǒng)一。為應用程序開發(fā)給予統(tǒng)一編程語言及編譯部署模式；4）網(wǎng)內資源統(tǒng)一。基于RDMA/等高性能互聯(lián)協(xié)議構建統(tǒng)一網(wǎng)內資源池。
中國聯(lián)通智算互聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)架構：廣域網(wǎng)+數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡+算網(wǎng)大腦
中國聯(lián)通智算互聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)架構順利獲得高通量廣域網(wǎng)實現(xiàn)智算中心的互聯(lián)。底層underlay需要 IP層及光層能力多層次協(xié)同。在光層順利獲得無損OTN技術來確保數(shù)據(jù)的高效傳輸。IP 層順利獲得應用感知（APN6）、網(wǎng)絡狀態(tài)感知（IFIT）來確保廣域無損數(shù)據(jù)傳輸。在overlay傳輸層順利獲得廣域 RDMA 進行協(xié)議優(yōu)化。上層高智能算網(wǎng)大腦涵蓋算網(wǎng)協(xié)同調度系統(tǒng)、網(wǎng)絡數(shù)字孿生系統(tǒng)和 AI 智能決策三大系統(tǒng)，為算網(wǎng)的協(xié)同調度和優(yōu)化給予智能支持。
結尾
智算網(wǎng)絡正處于一個劃時代的變革中，以太網(wǎng)技術的崛起預示著它將逐步取代InfiniBand，成為支撐AI技術服務千行百業(yè)的主流選擇。與此同時，AI大模型的開展正有助于整個行業(yè)從封閉走向更加開放、包容的生態(tài)，解耦成為這一變革中的必然趨勢。
*本文整理自2024智算網(wǎng)絡技術與應用創(chuàng)新峰會演講，部分素材如下：
《在網(wǎng)計算加速賦能智算網(wǎng)絡》--移動研究院姚柯翰
《面向算網(wǎng)一體的新型數(shù)字信息基礎設施——高通量智算互聯(lián)網(wǎng)關鍵技術研究》--聯(lián)通研究院韓博文
《AI智算時代，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡開展》--中興通訊段威
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