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超大规模分布式智算中心无损网络核心技术 2024

AI云原生智能算力架构  · 公众号  · 硬件 科技媒体  · 2024-10-26 07:15
    

主要观点总结

本文介绍了分布式智算中心无损网络的关键技术点,包括异构网络集合通信优化技术、网络级负载均衡技术、精准流控技术、光模块通道抗损技术、全流丢包检测技术、大带宽传输技术、波长级动态拆建技术、高性能WSON技术、告警压缩和根因识别技术,以及面向智能算力的AI大模型训练所需的技术解决方案。这些技术点旨在实现长距无损、超大带宽、超高可靠、弹性敏捷、智慧运维等需求,并推动智算中心的发展。

关键观点总结

关键观点1: 异构网络集合通信优化技术

异构网络集合通信算法针对异构网络设备带宽和时延不对称的问题,对智算业务流量进行调整,降低链路拥塞可能性。

关键观点2: 网络级负载均衡技术

解决非故障、同构网络的拥塞丢包问题,通过均衡分配流量避免冲突。

关键观点3: 精准流控技术

包含交换机精准流控和路由器精准流控增强方案,解决智算业务场景下故障丢包导致的业务性能下降问题。

关键观点4: 光模块通道抗损技术

在光模块单通道故障时,通过降低模块实际使用通道数,保证训练任务不中断。

关键观点5: 全流丢包检测技术

支持随流检测、实时监控业务流的时延、丢包等指标,以及流路径可视化。

关键观点6: 大带宽传输技术

提升单端口速率,实现超大流量的高效、低成本传输。

关键观点7: 波长级动态拆建技术

在任意两个算力中心之间根据空闲GPU数实现带宽弹性互联。

关键观点8: 高性能WSON技术

提供确定性的光层恢复能力,减少重路由时间。

关键观点9: 告警压缩和根因识别技术

通过智能推理告警根因,大幅减少上报告警数量,提升现网问题定位效率。

关键观点10: 面向智能算力的AI大模型训练解决方案

提供了包括网络架构技术、训练数据集、训练与部署方案等在内的一系列解决方案,以满足AI大模型训练的需求。


文章预览

1  分布式智算中心无损网络核心技术 分布式智算中心无损网络在 IP 网络层和光传输层都需要引入新的技术点, 以实现长距无损、超大带宽、超高可靠、弹性敏捷、智慧运维等需求。关键的技 术点总体视图如下: 图 1 -1 分布式智算中心无损网络关键技术点 1.1 异构网络集合通信优化技术 异构网络集合通信算法针对异构网络设备带宽和时延不对称(主要针对长距 链路)的问题对智算业务流量进行调整,从而大幅度降低链路拥塞的可能性。在同构网络场景下,业务流量具有高度的对称性,每个节点承担的带宽业务压力是相同的。而在异构网络场景下,网络设备的处理能力不同,因此业务流量也需要调整以适应新的网络情景。例如减少长距链路上传输的数据量和传输次数,从而大幅降低长距链路拥塞的可能性。 智算业务的通信模式为集合通信,其 ………………………………

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