10万级 H100 集群：能源、网络拓扑、以太网与 InfiniBand、可靠性、故障、检查点

文章预览

主要内容： AI能力发展减缓 ：自GPT-4以来，AI能力提升有限，尽管一些模型如Google的Gemini Ultra、Nvidia Nemotron 340B和Meta LLAMA 3在硬件上投入了类似或更多的FLOPS，但由于架构上的不足，未能实现能力上的突破。 大规模GPU集群的构建成本 ：构建超过100,000个GPU集群成本超过40亿美元，并且受限于数据中心的容量和电力供应。100,000个 GPU集群需要超过150MW的数据中心容量和1.59 TWH的年电力消耗。 电力挑战 ：当前没有单一的数据中心能够提供约150MW的部署容量，如超级计算机El Capitan仅需要30MW的电力。 网络拓扑和可靠性 ：构建这些集群不仅仅是投入资金，还需要解决高组件故障率，尤其是网络方面的问题。集群可能 基于供应商偏好、工作负载和资本支出等考量， 采用不同的网络拓扑结构。 网络拓扑设计考虑 ：大型GPU集群不会部署全fat tree架构，而是创建计算 ………………………………