图解：Clos 网络架构中的拥塞控制

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本文主要探讨网络在人工智能（AI）/机器学习（ML）工作负载，特别是训练和推理工作负载中的核心作用，包括数据传输协议以及拥塞控制方面的内容。 以太网上的AI/ML数据中心网络：现状与挑战 在AI/ML领域，处理大规模数据集是一项至关重要的挑战。将计算密集型任务转移至GPU已成为加速这一过程的普遍做法。然而，由于数据量和模型复杂度（如大型语言模型LLM）往往超出单个GPU的内存限制，因此，通常需要多个GPU协同工作，以确保合理的作业完成时间，这在训练阶段尤为显著。 为了应对这一挑战，我们需要根据特定的AI/ML框架和实际应用场景，灵活地在GPU节点集群中分配数据和计算资源。在此过程中，一个不可忽视的问题是AI数据中心的高昂成本，这主要源于大量GPU的使用。因此，构建一个高效连接GPU节点的高性能网络显得尤为重要。任何网络 ………………………………