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　　怎样体系性地拓展这个“高速交通体系”用以处置更大范围的事情使命？今朝业界次要有两种方法：1)Scale-up(向上/垂直扩大)：经由过程增长单个别系的资本(如芯片算力、内存或存储容量)来提拔其机能，即让一个单一的体系变得愈加壮大； 2)Scale-out(横向/程度扩大)：经由过程增长更多的不异或类似设置的体系来分离事情负载，即增加更多的独平面系来配合完成使命

　　怎样体系性地拓展这个“高速交通体系”用以处置更大范围的事情使命？今朝业界次要有两种方法：1)Scale-up(向上/垂直扩大)：经由过程增长单个别系的资本(如芯片算力、内存或存储容量)来提拔其机能，即让一个单一的体系变得愈加壮大； 2)Scale-out(横向/程度扩大)：经由过程增长更多的不异或类似设置的体系来分离事情负载，即增加更多的独平面系来配合完成使命。

　　AI计较集群的互联通讯才能体系性的构建，次要来自三个方面，由内到外能够分为1)Die-to-Die(裸片间)互连：发作在芯片封装内，完成芯片内部差别功用模块间的数据交流；2)Chip-to-Chip(片间)互联：完成效劳器内部，主板上差别芯片间(如 CPU-GPU，GPU-GPU)的数据通讯；3)Board-to-Board(机间)互联：在效劳器内部的通讯，完成效劳器-交流机、交流机-交流机之间的数据传输，并层层叠加构成数据中间集群的组网架构。

　　持续前述交通关键的类比，Scale-up是针对单一关键的扩容，用更大和更多的站点来提拔内部承载和通行才能，好比英伟达经由过程集成36颗GB200x芯片推出的DGX GB200体系免费的网站去那里找。而Sclae-out则是成立和接入更多的关键来扩展团体的运输收集，例举英伟达DGX SuperPOD，能够集成最少8个以至更多DGX GB200体系，并经由过程不竭的拓展来完成数万颗GB200芯片的会萃。

　　为了进步AI芯片有用计较工夫占比、制止收集提早和带脱期定拖累AI锻炼服从，对新型的AI数据中间通讯收集提出超大范围组网、超高带宽、超低时延及颤动、超高不变性和收集主动化布置等大批新的需求，并促使收集架构更新晋级，从典范收集架构(树型)转向多中心、少收敛形状(胖树型、脊叶型)。

　　针对AI数据中间的低提早、大吞吐、高并发等特性，传统的TCP/IP收集架构已没法满意使用的需求。由于传统的TCP/IP收集通讯利用内核来发送动静收集买卖平台有哪些，需求经由过程CPU来停止数据传输。这类通讯形式具有较高的数据挪动和数据复制开消，使得CPU需求卖力大批的和谈开消处置，从而招致更高的 CPU 负载和高流量，减慢其他使命的速率。面临这个成绩收集买卖平台有哪些，RDMA(Remote Direct Memory Access，长途间接内存会见)的横空出生避世，为节流数据传输步调，提拔通讯服从带来了实践意义。与传统的IP通讯差别，RDMA绕过了通讯过程当中的内核干涉，许可网卡绕开CPU，主性能够间接会见另外一个主机的内存，大大削减了CPU开消，将贵重的CPU资本用于高代价的计较与逻辑掌握上，从而提拔了团体收集吞吐量和机能。

　　本期次要环绕数据中间内，出格是集群间Scale-out的互联通讯做了简朴的概述，我们看好海内基于以太网的互联通讯生态的开展，该手艺道路也是海内公司将来在面临英伟达最有期望完成追逐的标的目的之一。固然海内今朝在交流芯片、网卡等硬件层面仍有差异，但曾经有一批互联通讯范畴的创业企业开端崭露锋芒，能够预感外乡行业将会迎来一波新的开展机缘，特别是基于开放、开源生态的商用产物和软硬件处理计划厂商。

　　团体来看，固然海内涵交流芯片、网卡等层面另有差异，但在基于以太网的会聚集成、中心交流机整机、光模块等范畴均已有大批的打破免费的网站去那里找。我们以为当前海内RoCE的财产阶段，大概与昔时的新能源汽车相似，起首在团体(整车/交流机整机)和某其中心零部件(锂电池/光模块)开端打破，再基于此动员全部财产链的片面打破。

　　从图2中，我们能够分明地看到，算力和存储次要聚焦的仍是Scale-up下单个关键内站点的范围和吞吐才能，大批的优化提拔实际上是来自于根底设备硬件的机能和软硬件的协同，对此业界经由过程架构、制程、介质、软件生态等多个方面曾经做出了大批的勤奋，国表里也已出现出一批优良的企业。

　　在大模子时期，过往传统AI单卡、单效劳器大概单机柜便可处理的计较使命，已指数级地提拔到需求千卡、万卡以至是十万卡的散布式集群来撑持。因而，怎样提拔效劳器内部Board-to-Board、节点间/集群间的互联通讯才能，处理前面说的更加枢纽的Scale-out带来的通讯应战，来构建全部数据中间的“高速运输收集”，变得愈来愈主要。那末怎样完成大范围的Scale-up？大模子时期需求甚么样的数据中间收集？需求甚么样的软硬件和手艺撑持？我们能够持续往下一探求竟。

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　　但处理Scale-up后关键内愈来愈多站点的接入和站点间运力成绩，和Scale-out后愈来愈多关键的毗连和运输成绩，则需求构建更好的运输才能，即互联通讯的才能。与此同时，我们也察看到数据中间团体范围和实践机能&服从提拔的天花板，更多地从以往算力的束缚改变为互联通讯的束缚。换而言之，我们以为将来集群服从的提拔重点会从计较改变为收集。因而，本文会将翰墨重点放在构建高速通道、撑持和提拔点到点之间运力才能的互联通讯范畴。

　　媒介：在上一期的C位察看中，我们分享了关于天生式AI带来的手艺改革和财产落地的考虑。在各人纵情等待、拥抱和体验天生式AI和大模子的同时，我们也明晰地看到，中美在AI范畴的协作和合作是应战和机缘的并存。因而，我们需求直面怎样理清海内的好坏势，把各个环节停止拆解并完成追逐。从AI三要素即数据、算法、算力别离来看，数据和使用处景是海内AI行业的劣势，算法模子上的差异也在逐渐减少，但算力仍然是今朝公认的最需求踌躇不前的环节。

　　(三) 聚焦关键间的通交运输服从，处理Scale-up的成绩，大模子时期需求甚么样的数据中间收集？

　　与此同时，我们正欣喜地看到以太网追逐IB的脚步正在不竭放慢。从手艺道路来看，以太网曾经紧追IB推出了800G的带宽产物，并有了1,600G的计划，且在工夫线上其实不落伍。从下旅客户来看，近期不管是Meta用于锻炼Llama的万卡集群，仍是马斯刻期望打造的十万卡集群，都优先接纳了以太网的计划。从合作敌手来看，英伟达作为IB的指导者，也同步推出了全新的Spectrum-X以太网收集处理计划收集买卖平台有哪些，并在克日参加了UEC同盟，业界以为这是英伟达多年“同仇敌忾”后的第一次“顺势而为”收集买卖平台有哪些。

　　经由过程表格直观的比照，我们欠好看出IB在传输机能、集群范围、运维等方面具有必然劣势。因而，在短时间内部门厂商受限于武备比赛下的算力资本慌张，或是挑选借助IB的特性来快速搭建出集群用于模子锻炼，或是因本身组网才能不敷间接挑选英伟告竣套的计划，IB在高机能计较范畴临时占有了更大的市场。但从中持久来看，因为RoCEv2基于以太网这个愈加宏大、开放的生态和更好的跨平台撑持，且具有更低的硬件本钱和更普遍的供给商挑选，跟着其机能逐渐靠近IB，将会凭仗其更好的经济性和兼容性，得到愈加普遍的市场。

　　从手艺和机能角度动身，今朝构建数据中间内这个数据“运输高速体系”的最支流的两大道路，就是以英伟达/Mellanox桂林一枝、另辟门路的IB，和其他厂商构成的“对抗军”、基于传统以太网革新晋级的RoCE。

　　自卑模子时期开启以来，财产界沿着Scaling Law在连续不竭推出更大参数的模子和更多模态的模子，由此带来的海量数据的搜集、阐发和使用，使全行业的算力需求以惊人的速率激增。据统计，大模子锻炼关于算力的需求约每三个月翻一倍。可否得到更多免费的网站去那里找、更高效的算力，成了各个“玩家”最中心的合作力之一。在这波此起彼伏的囤卡、搭集群、建数据中间的“武备比赛”中，在摩尔定律迫近极限、单靠制程和架构带来的单卡算力边沿提拔服从放缓的布景下，除破费大批资金和资本得到计较卡、效劳器绝对数目的囤积劣势外，怎样在实践场景下充实阐扬这些AI芯片的机能、怎样连续提拔数据中间团体的数据计较和处置服从，是财产正在探究的另外一种能够事半功倍的标的目的。

　　更加浅显的注释来看，假如把传统的通讯收集比作是国道，那末IB就相似于一条别的新建的专有高速铁路，运输速率更快，服从更高，但只能跑基于轨道的高铁；而RoCE就相似于基于现有的国道晋级改形成高速公路，协助之前跑在国道上的各种车型以更快的速率和服从通行。因而，IB就是一名“专精单项的妙手”，而RoCE则是一名“万能选手”。上面我们就经由过程一张图表，来看看它们在机能、布置庞大性、生态、本钱等方面的比赛：

　　为了完成算力层面的提拔和追逐，海内有大批的厂商和从业者在各个财产链环节勤奋。但面临中短时间内架构、制程、产能、出口禁令等多方面的限制，我们以为从芯片层面完成单点的打破照旧长短常艰难且不敷的。但是，借助海内电力、基建的劣势，经由过程多卡、多节点、多集群的方法，以绝对数目上的聚集来获得打破，将是一条可行的途径。实在，环球行业的开展也正遵照着这个趋向，AI算力集群正从千卡向万卡以至十万卡的范围演进。这个打破标的目的的枢纽是怎样搭建起宏大的集群，怎样让千卡/万卡能拧成一股绳以阐扬更好的能效，我们以为互联通讯将在此中饰演相当主要脚色。因而本文次要会就数据中间内的互联通讯，特别是节点/集群间的通讯，与各人停止分享交换。

　　大模子数据锻炼量大，且次要经由过程数据并行和模子并行停止锻炼，因而需求采纳散布式集群、多节点的锻炼方法，且节点之间需求停止中心计较成果的及时高频通讯，由此带来数据通讯的两个新的大趋向：1)收集流量大幅增加；2)由传统数据中间的南北向流量为主转为AI数据中间的工具向流量为主。

　　浅显来看，假如将一个AI智算中间类比为以数据为中间的大型的交通运输收集，那末构建和运转这个运输收集最中心的三个要素就是算力、存储和互联通讯。在这个大型运输收集中，假如我们以为每个计较集群就是一个综合交通关键，那末算力次要处理的是这个交通关键内单个站点的流量通行速率成绩，存储次要处理的是单个站点的流量上限成绩，互联通讯次要处理的是关键内部站点和站点之间，和关键和关键之间的运力成绩。三者相辅相成、三管齐下来提拔全部运输收集的运转速率和服从。

　　· IB(InfiniBand)：是专为RDMA设想的收集，最早由IBTA(InfiniBand Trade Association)在2000年阁下推出。在设想之初即包管牢靠传输，在RDMA计划中机能最优，硬件上需求利用InfiniBand公用的网卡和交流机。市场格式从开初的百花齐放，到当今英伟达/Mellanox的桂林一枝，生态较为封锁。

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　　固然，IB和RoCE都在不竭演进以应对将来的应战，包罗怎样连续进步可用性、怎样撑持更大范围的集群等免费的网站去那里找。IB的将来版本将持续提拔带宽和低落提早，以连结其在高机能计较中的抢先职位；而RoCE则能够经由过程改良流控机制和堵塞办理，进步其在大范围收集中的表示。别的，2023年7月硬件装备厂商博通、AMD、思科、英特尔、Arista和云厂商 Meta、微软等配合创建了UEC(Ultra Ethernet Consortium，超以太网同盟)，努力在物理层、链路层、传输层和软件方面开辟新的开放式“Ultra Ethernet”处理计划，旨在促进高机能以太网的开展，以应对增加的智能计较通讯需求。UEC同盟今朝已有约70家成员公司，海内的华为、新华3、星融元、阿里、腾讯、百度和字节等厂商亦是同盟里的中心成员。

　　交流机、交流芯片和网卡是构建以太网根底设备最中心的部件。此中，交流机是当代收集&数据中间根底设备的中心组件，集成了各其中心硬件和软件操纵体系，卖力数据在收集中的传输和路由，环球次要供给商包罗思科、Arista、华为等。交流芯片作为交流机里最中心的部件，决议了交流机的端口速度和吞吐量，手艺门坎高，环球中心厂商包罗英特尔、博通、Marvell等。网卡经由过程其物理接口与交流机相连，完成计较机与收集物理层的毗连，决议了数据的传输和卸载速率，环球中心供给商次要集合在Intel、英伟达和博通等。

　　· RoCE(RDMA over Converged Ethernet)：RoCE经由过程以太网完成RDMA功用，能够绕过TCP/IP并利用硬件卸载，从而低落CPU操纵率，提拔传输速率和功率，并低落本钱。2010年起，IBTA公布第一个可以交融于以太网运转的RDMA-RoCEv1，基于以太网链路层完成RDMA和谈，但在收集层仍基于InfiniBand和谈。2014年公布RoCEv2，将 RoCEv1的 InfiniBand收集层交换为UDP/IP和谈 仅在传输层利用 InfiniBand传输层和谈。RoCEv2利用撑持RDMA流控手艺的以太网交流机和撑持 RoCE的网卡。RoCE基于以太网，因而生态开放，“玩家”浩瀚。

　　将来我们会环绕互联通讯这一主题，在Die-to-Die互连、片间互联、板间互联等多个标的目的做更多的分享和交换。CMC本钱将连续聚焦数据中间范畴的中心手艺和财产开展趋向，依托基金团队丰硕的财产布景和深入洞察，并分离AI算法厂商、芯片设想公司、晶圆厂、整机厂商等一线财产资本和当局资本，在AI和算力根底设备范畴停止片面规划，助力加快国产化的片面打破。

　　从手艺开展道路来看，Die-to-Die通讯才能的提拔目上次要依靠于2.5D/3D的先辈封装和愈加同一标准的高速Serdes等，Chip-to-Chip互联次要依托更高速的PCIE免费的网站去那里找、CXL和谈和英伟达独占的NVLink手艺等，但这两条道路次要处理的仍是芯片和效劳器内部的通讯服从，即我们前文提到的怎样处理Scale-up的成绩，这部分内容我们会在将来的系列文章中做更多的讨论。但我们以为， Scale-up由于遭到物理空间免费的网站去那里找、布线、工程完成等限制，团体可拓展的潜力和范围有限，而Scale-out作为Scale-up的进一步持续，会更具范围性和拓展潜力。

　　从行业开展来看，今朝许多厂商如故对峙着已往传统的封锁软硬件体系和黑盒计划，从硬件的芯片、网卡、交流机整机，到软件操纵体系一同打包出卖和托付。但我们以为开放式的架构、开源的软硬件生态才是数据中间互联通讯将来的标的目的，比方白盒&软硬件解耦的交流机产物、基于开源好比SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)的云原生&容器化的通用收集操纵体系、基于RoCE的商用网卡和交流芯片等。我们一样深信，只要对峙开放、开源，打造泛在的生态同盟，海内才有能够在这一范畴完成片面的打破。

　　在交流机整机和操纵体系层面，海内曾经有一批具有环球合作力的厂商，这此中既包罗传统通讯大厂华为、新华三等，也包罗走白盒道路的锐捷、星融元等，它们纷繁推出了今朝业界最高带宽的、基于800G端口的51.2T自研交流机，在产物和处理计划才能上其实不落伍于外洋。但在中心交流机芯片和网卡范畴，海内另有较大差异，外洋厂商占有了绝大部门的市场份额。在交流芯片层面，外洋大厂博通、Marvell等已开端批量出货51.2T的交流芯片，完成了成熟的贸易化，而海内的支流交流芯片仍是以2.4T/3.2T为主，机能较弱没法满意大型互联网、数据中间的需求。在网卡层面，外洋大厂供给给数据中间的网卡支流传输速率曾经到达200G/400G bps的程度，并曾经开端引入800G bps的网卡，但海内今朝RDMA网卡的最高机能仍处于100G bps的程度。

　　为什么英伟达在计较范畴能云云强势？除耳熟能详的芯片架构和CUDA软件生态外带来的单芯片的机能劣势外，其在互联通讯范畴的多年规划，打出的一套面向Scale-up(NV Link、NV Switch)和面向Scale-out (InfiniBand) 的组合拳，使得其在节点和集群层面的机能和服从遥遥抢先。

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