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1875 個(gè)主機（每個(gè)主機配備 8 塊 GPU 和 9 塊網(wǎng)卡）使用阿里云的高性能網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)以太網(wǎng)進(jìn)行通信。

阿里云工程師兼研究員翟恩南通過(guò) GitHub 分享了其研究論文，介紹了阿里云用于大語(yǔ)言模型（LLM）訓練的數據中心的設計。

這份 PDF 文件名為《阿里巴巴 HPN：用于大語(yǔ)言模型訓練的數據中心網(wǎng)絡(luò )》，概述了阿里巴巴如何使用以太網(wǎng)讓 15000 塊 GPU 得以相互通信。

一般的云計算生成一致的小數據流，速度低于 10 Gbps。另一方面，LLM 訓練生成的周期性數據突發(fā)可以達到 400 Gbps。

據論文聲稱(chēng)：“LLM訓練的這一特性使得傳統數據中心常用的負載均衡方案等價(jià)多路徑路由（ECMP）容易出現哈希極化，從而導致流量分布不均等問(wèn)題?！?/span>為了避免這種情況，翟恩南及其團隊開(kāi)發(fā)了高性能網(wǎng)絡(luò )（HPN），HPN 使用了“兩層雙平面架構”，這種架構減少了可能發(fā)生 ECMP 的數量，同時(shí)讓系統可以“精 確地選擇能夠容納大象流（elephant flow）的網(wǎng)絡(luò )路徑”。

HPN 還使用了雙架頂式（ToR）交換機，這使得它們可以相互備份。這些交換機對 LLM 訓練而言是最常見(jiàn)的單點(diǎn)故障，需要 GPU 同步完成迭代。

每個(gè)主機 8 塊 GPU，每個(gè)數據中心 1875 個(gè)主機

盡管阿里云丟棄了用于主機間通信的 NVlink，但仍然使用英偉達的專(zhuān)有技術(shù)用于主機內網(wǎng)絡(luò )，因為主機內 GPU 之間的通信需要更多的帶寬。

然而，由于 rail 之間的通信速度慢得多，每個(gè)主機“專(zhuān)用的 400 Gbps RDMA 網(wǎng)絡(luò )吞吐量，導致總帶寬為 3.2 Tbps”足以確保 PCIe Gen5x16 顯卡的帶寬最 大化。

阿里云還使用了 51.2 Tbps 的以太網(wǎng)單芯片 ToR 交換機，因為多芯片解決方案更容易不穩定，故障率是單芯片交換機的四倍。

然而，這些交換機運行時(shí)散熱量大，市面上沒(méi)有現成的散熱器可以阻止它們因過(guò)熱而關(guān)閉。因此，阿里云想出了一個(gè)新穎的解決方案，即設計一個(gè)均熱板散熱器，中心有更多的小柱子，大大提高傳導熱能的效率。

翟恩南及其團隊將于今年 8 月在澳大利亞悉尼舉行的數據通信特別興趣小組（SIGCOMM）大會(huì )上展示其研究成果。包括 AMD、英特爾、谷歌和微軟在內的多家公司都會(huì )對這個(gè)項目感興趣，主要是由于它們已聯(lián)合起來(lái)創(chuàng )建了 Ultra Accelerator Link——這是一種開(kāi)放標準的互連技術(shù)，旨在與 NVlink 競爭。

阿里云使用 HPN 已有八個(gè)多月，這意味著(zhù)這項技術(shù)已經(jīng)過(guò)了嘗試和測試。然而，HPN 仍然存在一些缺點(diǎn)，其中最 大的缺點(diǎn)就是其復雜的布線(xiàn)結構。鑒于每個(gè)主機有 9 塊網(wǎng)卡，每塊網(wǎng)卡連接到兩只不同的 ToR 交換機，很有可能混淆哪個(gè)插孔到哪個(gè)端口。盡管如此，這項技術(shù)可能比 NVlink 來(lái)得實(shí)惠，因此任何建立數據中心的機構都可以大幅節省安裝成本。

來(lái)源：Al頭條