人工智能（AI）正以前所未有的速度向前發(fā)展，整個(gè)市場(chǎng)迫切需要更加強(qiáng)大、更加高效的數(shù)據(jù)中心來(lái)夯實(shí)技術(shù)底座。為此，各個(gè)國(guó)家以及不同類(lèi)型的企業(yè)正在加大對(duì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投入。據(jù)《福布斯》報(bào)道，2025年，泛科技領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿闹С鰧⒊^(guò)2500億美元，其中大部分投入將用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。到 2029 年，全球?qū)Π〝?shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)和硬件在內(nèi)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資將達(dá)到4230億美元。

然而，人工智能技術(shù)的快速創(chuàng)新迭代也給數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了前所未有的壓力。例如，Meta最近發(fā)布的有關(guān)Llama 3 405B模型訓(xùn)練集群的論文顯示，該模型在預(yù)訓(xùn)練階段需要超過(guò)700 TB的內(nèi)存和16000顆英偉達(dá)H100 GPU芯片。據(jù)Epoch AI預(yù)計(jì)，到2030年，人工智能模型所需的計(jì)算能力將是目前領(lǐng)先模型的1萬(wàn)倍。

如果企業(yè)擁有數(shù)據(jù)中心，那么部署人工智能只是時(shí)間問(wèn)題。此篇是德科技署名文章旨在探討人工智能集群擴(kuò)展面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，同時(shí)揭示為何“網(wǎng)絡(luò)會(huì)是新的瓶頸”。

人工智能集群的崛起

所謂人工智能集群就是一個(gè)高度互聯(lián)的大型計(jì)算資源網(wǎng)絡(luò)，用于處理人工智能工作負(fù)載。

與傳統(tǒng)的計(jì)算集群不同，人工智能集群針對(duì)人工智能模型訓(xùn)練、推理和實(shí)時(shí)分析等工作任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。它們依靠數(shù)千個(gè)GPU、高速互連和低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)來(lái)滿(mǎn)足人工智能對(duì)密集計(jì)算和數(shù)據(jù)吞吐量的要求。

建設(shè)人工智能集群

人工智能集群的核心功能類(lèi)似于一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建人工智能集群需要將GPU連接起來(lái)，形成一個(gè)高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，讓數(shù)據(jù)在GPU之間實(shí)現(xiàn)無(wú)縫傳輸。這其中強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)連接至關(guān)重要，因?yàn)榉植际接?xùn)練往往需要使用數(shù)千個(gè)GPU進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間并行計(jì)算。

人工智能集群的關(guān)鍵組成部分

如圖1所示，人工智能集群由多個(gè)重要部分組成。

圖1：AI數(shù)據(jù)中心集群

?計(jì)算節(jié)點(diǎn)如同人工智能集群的大腦，由成千上萬(wàn)個(gè)GPU組成并連接到了機(jī)架頂部的交換機(jī)。隨著復(fù)雜性的提升，對(duì)GPU的需求也在增加。

?以太網(wǎng)等高速互聯(lián)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的快速數(shù)據(jù)傳輸。

?網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施包括網(wǎng)絡(luò)硬件和協(xié)議，它們能夠支持在數(shù)千個(gè)GPU之間進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)通信。

擴(kuò)展人工智能集群

人工智能集群可進(jìn)行擴(kuò)展，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的人工智能工作負(fù)載和復(fù)雜性。直到近期，由于網(wǎng)絡(luò)帶寬、時(shí)延等因素的限制，人工智能集群的規(guī)模局限在約3萬(wàn)個(gè)GPU。然而，xAI Colossus超級(jí)計(jì)算機(jī)項(xiàng)目打破了這一局限，將所使用的GPU數(shù)量擴(kuò)展到了超過(guò)10萬(wàn)顆英偉達(dá)H100 GPU芯片，網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存技術(shù)的進(jìn)步使得這一突破成為可能。

擴(kuò)展面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)

隨著人工智能模型的相關(guān)參數(shù)增長(zhǎng)到數(shù)萬(wàn)億個(gè)，人工智能集群的擴(kuò)展會(huì)遇到大量來(lái)自技術(shù)和財(cái)務(wù)層面的阻礙。

網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)

GPU可以有效地執(zhí)行并行計(jì)算。然而，當(dāng)數(shù)千個(gè)甚至幾十萬(wàn)個(gè)GPU在人工智能集群中共同執(zhí)行同一工作任務(wù)時(shí)，如果其中一個(gè)GPU缺乏所需的數(shù)據(jù)或遇到延遲等情況，其他GPU的工作就會(huì)停滯不前。這種長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)包延遲或網(wǎng)絡(luò)擁堵造成的數(shù)據(jù)包丟失會(huì)導(dǎo)致需要重新傳輸數(shù)據(jù)包，從而大幅延長(zhǎng)了任務(wù)完成時(shí)間（JCT），造成價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的GPU閑置。

此外，人工智能工作負(fù)載產(chǎn)生的東西向流量，也就是數(shù)據(jù)中心內(nèi)部計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)遷移，急劇增加，如果傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施沒(méi)有針對(duì)這些負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，可能會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁堵和延遲問(wèn)題。

互聯(lián)挑戰(zhàn)

隨著人工智能集群規(guī)模的拓展，傳統(tǒng)的互連技術(shù)可能難以支持必要的吞吐量。為了避免瓶頸問(wèn)題，企業(yè)必須進(jìn)行升級(jí)迭代，采用更高速的互連技術(shù)，如800G甚至1.6T的解決方案。然而，要滿(mǎn)足人工智能工作負(fù)載的嚴(yán)格要求，部署和驗(yàn)證此類(lèi)高速鏈路并非易事。高速串行路徑必須經(jīng)過(guò)仔細(xì)調(diào)試和測(cè)試，以確保最佳的信號(hào)完整性、較低的誤碼率和長(zhǎng)距可靠的前向糾錯(cuò)（FEC）性能。高速串行路徑中的任何不穩(wěn)定因素都會(huì)降低可靠性并減慢人工智能訓(xùn)練的速度。企業(yè)需要采用高精度、高效率的測(cè)試系統(tǒng)，在高速互聯(lián)技術(shù)部署前對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。

財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)

擴(kuò)展人工智能集群的總成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于購(gòu)買(mǎi)GPU的花費(fèi)。企業(yè)必須將電源、冷卻、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和更廣泛的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)投入考慮在內(nèi)。然而，通過(guò)采用更出色的互連技術(shù)并借助經(jīng)過(guò)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)性能來(lái)加速處理人工智能工作負(fù)載，可以縮短訓(xùn)練周期，并釋放資源用于執(zhí)行其他任務(wù)。這也意味著每節(jié)省一天的培訓(xùn)時(shí)間，就能大幅降低成本，因此對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)需要給予同等的重視。

測(cè)試和驗(yàn)證面臨的挑戰(zhàn)

優(yōu)化人工智能集群的網(wǎng)絡(luò)性能需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和GPU之間的互連技術(shù)進(jìn)行性能測(cè)試和基準(zhǔn)測(cè)試。然而，由于硬件、架構(gòu)設(shè)計(jì)和動(dòng)態(tài)工作負(fù)載特性之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，對(duì)這些器件和系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證具有很大的挑戰(zhàn)性。主要有三個(gè)常見(jiàn)的驗(yàn)證問(wèn)題需要解決。

第一，實(shí)驗(yàn)室部署方面的限制

人工智能硬件成本高昂、可用的設(shè)備有限以及對(duì)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)工程師的需求缺口，使得全盤(pán)復(fù)制變得不切實(shí)際。此外，實(shí)驗(yàn)室環(huán)境通常在空間、電力和散熱方面受到限制，與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中心條件不同。

第二，對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的影響

減少對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的測(cè)試可能會(huì)造成破壞，并影響關(guān)鍵的人工智能操作。

第三，復(fù)雜的人工智能工作負(fù)載

人工智能工作負(fù)載和數(shù)據(jù)集的性質(zhì)多種多樣，在規(guī)模和通信模式上也有很大差異，因此很難重現(xiàn)問(wèn)題并執(zhí)行一致性的基準(zhǔn)測(cè)試。

人工智能將重塑數(shù)據(jù)中心的產(chǎn)業(yè)格局，因此構(gòu)建面向未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于在技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)快速演進(jìn)的過(guò)程中保持領(lǐng)先地位至關(guān)重要。是德科技先進(jìn)的仿真解決方案可在部署前對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和系統(tǒng)運(yùn)行的場(chǎng)景進(jìn)行全面驗(yàn)證，進(jìn)而幫助企業(yè)獲得關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。是德科技致力于幫助網(wǎng)絡(luò)工程師降低人工智能工作負(fù)載的復(fù)雜性并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，從而確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、效率，并為應(yīng)對(duì)人工智能需求做好充分準(zhǔn)備。

作者：是德科技產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理Emily Yan