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AI-Fabric智算中心网络解决计划

以太赋能  ,智通未来

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变局与挑战
随着AI模子一直演进  ,模子参数一连攀升  ,智算中心的能力提升迫在眉睫。
受限于网络通讯性能  ,大规模漫衍式GPU集群的盘算效率仍然难以实现线性增添  ,智算中心的生长面临重重挑战。
组网规模需求大

组网规模需求大

AI训练需要大规模GPU集群组网和漫衍式并行盘算解决集群规模与GPU效率的平衡  ,网络需要支持数千甚至上万卡GPU集群建设

网络性能要求高

网络性能要求高

大模子的机间网络通讯占比提升  ,高带宽接入及高带宽使用率成为影响训练效率的网络要害指标

建设安排时间紧

建设安排时间紧

项目建设周期紧  ,需要营业快速上线  ,对网络的安排时效提出了更高要求

运维治理难度高

运维治理难度高

在训练时代若是泛起网络不稳固的问题  ,会影响整个训练使命的进度

PP电子5金狮网络AI-Fabric智算中心网络解决计划
知足AI模子的训练需求
超大规模组网
极致高吞吐网络
快速安排上线
AI智能运维
GPU效劳器通常设置多张网卡用于参数训练  ,为了提升GPU训练效率  ,包管集群通讯的低时延无损通讯  ,PP电子5金狮网络AI-Fabric网络解决计划接纳多轨组网架构  ,让同号网卡毗连到统一网络Pod组内  ,使训练营业的流量限制在统一Pod组或统一Tor装备上  ,从而镌汰转发跳数  ,大幅降低网络转发时延 ;同时为了构建高算力的大规模GPU集群  ,PP电子5金狮网络AI-Fabric网络解决计划接纳三级组网  ,各层级凭证1: 1的收敛比的设计  ,最大可以提供32768个400G端口  ,实现32K个GPU的集群承载。

AI-Fabric 三级多轨组网架构

三级组网:承载GPU大规模集群  ,实现效劳器间的高速通讯 ;
多级架构:镌汰转发跳数  ,降低通讯时延  ,提升营业亲和力 ;

单芯片25.6Tbps  ,盒-盒架构
  • 交流机端口: 64 x 400GbE
  • 二级组网架构:最大 2K GPU
  • 端口SerDes : 56Gbps
  • 三级组网架构:最大 8K GPU
单芯片25.6Tbps  ,盒-盒架构
  • 交流机端口: 128 x 200GbE
  • 二级组网架构 : 最大4K GPU
  • 端口SerDes : 56Gbps
  • 三级组网架构 : 最大16K GPU
单芯片51.2Tbps  ,盒-盒架构
  • 交流机端口: 128 x 400GbE
  • 二级组网架构 : 最大8K GPU
  • 端口SerDes : 112Gbps
  • 三级组网架构 : 最大32K GPU
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计划价值
超大规模组网
超大规模组网
接纳多轨组网架构  ,支持按需无邪安排 ;
三级组网最大可支持32K个GPU集群 ;
极致高吞吐网络
极致高吞吐网络
高带宽、低时延的RoCE无损网络设计 ;
RALB手艺包管网络的高带宽使用率 ;
快速安排上线
快速安排上线
RoCE一键安排  ,提升上线效率 ;
多个应用案例和大规模RoCE调优履历 ;
AI智能运维
AI智能运维
实时遥测要害指标  ,可视化泛起 ;
多维度监控和剖析  ,防患于未然 ;
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