Архитектура сетей AI: топологии и протоколы
КРАТКИЙ ОБЗОР СТАТЬИ: КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ И ВЫВОДЫ
- Сетевой барьер:
Традиционные иерархические сети ЦОД неприемлемы для AI-кластеров, так как являются блокирующими и сталкиваются с переподпиской. Любое узкое место в сети катастрофически снижает производительность обучения - Стандарт топологии:
Необходима неблокирующая архитектура, гарантирующая равномерную пропускную способность. На практике это реализуется через топологию Fat-Tree (Spine-Leaf), которая обеспечивает предсказуемую задержку и масштабируемость - Протоколы скорости:
Для синхронизации данных между GPU используются протоколы с RDMA (Remote Direct Memory Access), позволяющие обмениваться данными напрямую из памяти, минуя CPU и операционную систему, что снижает задержку до микросекунд - Выбор стратегии:
InfiniBand (IB): «Золотой стандарт» с сверхнизкой задержкой (< 1 мкс) и высоким детерминизмом, оптимален для крупномасштабного обучения.
High-Performance Ethernet (RoCE): Обеспечивает RDMA поверх стандартного Ethernet, более гибок и часто используется для инференса и гибридных сред
Вывод: Сеть стала новым узким горлышком для AI-инфраструктуры. Успешный AI-кластер требует не просто Fat-Tree и протоколов RDMA, но и физической инфраструктуры, способной стабильно поддерживать эти экстремально высокие скорости. Компания «Пэтчворк» видит свою роль в улучшении существующих продуктов и подходов в создании новых решений. Наши решения, такие как семейство продуктов Mycelium, обеспечивают надежные и эффективные волоконно-оптические решения и необходимую базу (серверные шкафы ULMUS) для размещения и связи компонентов, соответствующих жестким требованиям высокоскоростных неблокирующих сетей
<< Предыдущая статья
Аппаратное ядро AI: GPU, TPU, ASIC...
Следующая статья >>
Термодинамический барьер...