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AI網絡發展的四大核心技術支柱

要長高 ? 2024-08-14 17:11 ? 次閱讀

AI大模型時代,隨著模型參數量與訓練集規模的爆炸性增長,單純依賴GPU單體算力的提升已難以滿足需求,業界焦點逐漸轉向系統架構層面的革新,其中,作為底層核心技術的網絡成為了突破的關鍵。全球科技巨頭正競相研發相關產品技術,AI網絡技術的競爭日益激烈。

在“2024開放計算中國峰會”上,英偉達網絡高級總監宋慶春揭示了AI網絡的四大核心技術支柱:端到端RDMA流量動態路由、AI云業務性能隔離、網絡計算以及網絡數字孿生,這些技術共同構成了推動AI云環境性能飛躍的基石。

為助力客戶在云端高效構建生成式AI及AI工作負載,英偉達推出了其創新的網絡平臺——NVIDIA Spectrum-X加速以太網平臺。這一平臺并非孤立產品,而是集成了Spectrum-4以太網交換機、BlueField-3 DPU、LinkX線纜及模塊,以及配套軟件,共同為生成式AI在云端提供了前所未有的規模化能力。

Spectrum-X平臺的亮點之一在于其動態路由技術。面對數據中心算力結構向生成式AI云轉型的趨勢,英偉達設計了專為AI優化的以太網絡,其中端到端RDMA流量動態路由技術尤為引人注目。該技術將網絡傳輸效率較傳統以太網絡提升了1.6倍,通過端網協同有效緩解了網絡擁塞問題。RDMA技術直接在網絡層面實現數據從源系統到目標系統存儲區的快速傳輸,無需操作系統介入,大幅減少了內存復制和上下文切換的開銷,從而釋放了更多內存帶寬和CPU資源用于提升應用性能。

性能隔離技術則是另一項關鍵創新。在AI云環境中,多租戶多任務并行運行是常態,如何確保各任務間既相互隔離又保持高性能,成為一大挑戰。英偉達將InfiniBand上成熟的性能隔離技術引入Spectrum-X平臺,通過先進的擁塞控制技術,有效避免了單一AI應用突發通信導致的網絡擁塞對其他應用性能的影響,實現了以太網云上業務的高性能隔離。

網絡計算作為分布式計算的一種形式,通過在網絡節點間分配和協同計算任務,不僅提升了數據處理和傳輸的效率,還增強了數據的安全性和并發訪問能力。這對于解決生成式AI云面臨的資源利用率、長尾問題以及多任務調度等挑戰具有重要意義。

最后,網絡數字孿生技術為AI云網絡的運維和優化提供了全新視角。通過構建物理網絡的虛擬鏡像,運營商可以在不干擾實際網絡運行的情況下,進行方案模擬、選擇、優化和測試,大大降低了部署成本和風險。同時,結合大數據處理和建模技術,網絡數字孿生還能實現現狀評估、歷史診斷和未來預測,為網絡運維提供更為全面和精準的決策支持。

綜上所述,英偉達Spectrum-X平臺及其所代表的AI網絡技術,正引領著AI云環境向更高效、更靈活、更智能的方向發展。

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