网络与互连
连接GPU集群的高速架构——InfiniBand、800G以太网、NVLink以及消除训练瓶颈的架构。
在分布式AI训练中，网络往往是瓶颈所在，而非GPU。当成千上万个加速器需要同步梯度时，精心设计的网络架构与粗制滥造之间的差异可能意味着数周的训练时间差异——或者模型根本无法收敛。
本专题涵盖使大规模AI成为可能的网络技术：从InfiniBand在高性能计算中的主导地位，到以太网向AI优化领域的推进。
我们的内容涵盖
- InfiniBand与以太网对比 — 何时使用各项技术，以及RDMA能力在两者间的融合趋势
- 网络拓扑 — 胖树型、蜻蜓型和轨道优化设计：将拓扑结构与工作负载特性相匹配
- GPU互连技术 — NVLink、NVSwitch以及向一致性多GPU系统的演进
- 800G及更高速度 — 下一代以太网速度及其支撑的光学技术
- 拥塞与流量控制 — DCQCN、ECN以及保持大型集群性能的流量工程
连接GPU的网络值得与GPU本身同等的关注。我们的网络技术内容帮助您设计真正能让加速器发挥加速作用的网络架构。
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