破解AIGC背后的算网瓶颈，锐捷网络率先推出“智速DDC”产品

一时间，我们仿佛回到了20多年前那个互联网兴起的时代。近来，随着GPT-4、百度文心一言等大语言模型竞相登场，一场由ChatGPT点燃的AIGC浪潮正悄然掀起一场重塑数字内容生产方式的科技革命。

但你有没有想过，随着AIGC应用加速渗入到各行各业，不断推动参数量更大、迭代时间更长的AI大模型演进，这背后除了对算力需求持续提升，更对AI集群的网络通信性能提出了更加严苛的要求。

那面对AIGC拉开变革序幕，作为“幕后英雄”的AI集群网络，如何与时代的潮流一同跃进？

AIGC背后的AI集群网络瓶颈

为什么高性能的AI集群网络通信对于AIGC应用非常重要？对于以ChatGPT为代表的AIGC应用，背后起关键作用的是大语言模型，其由深度学习神经网络对海量数据进行训练，需要大量的训练样本和模型参数，对算力要求极高。以GPT-3为例，训练数据集是超过45TB的互联网文本，参数规模达1750亿；为训练如此复杂的神经网络，据报道GPT-3在微软Azure AI超算基础设施（由1万块V100 GPU组成的高宽带集群）上进行训练，总算力消耗约 3640 PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640天）。

显而易见， AI大模型算力消耗惊人，单一计算设备已远远无法满足模型训练的算力需求。为提供强大的算力，提升训练速度，利用AI集群进行分布式深度学习训练已成为首选。然而，尽管分布式训练通过多个GPU节点并行训练，可减轻各个计算节点的压力，但不同节点之间需频繁地同步模型参数，会产生网络通信开销，让网络通信性能成为制约系统性能的新瓶颈。且随着AIGC应用快速发展，模型参数数量不断跃升，神经网络越来越复杂，AI集群的GPU节点数持续增加，瓶颈将越来越突出。

比如，分布式深度学习训练的并行方式主要分为数据并行和模型并行，在数据并行模式中，深度神经网络模型被复制到每一个GPU节点，训练数据被分散分配到不同的GPU节点，每轮迭代后都要通过All-Reduce操作同步和汇总各个GPU节点在本地产生的梯度，以更新全局模型参数，供下轮迭代使用。在这个过程中，不管是拉取数据样本还是GPU节点间进行模型参数同步，都需要高性能、低时延的网络为基石。一旦网络性能不佳，就会影响分布式训练的质量和速度。

按GPT-3在由1万块V100 GPU组成的高宽带集群上进行分布式训练计算，如下表，若GPU利用率为100%，训练时间需26天。若GPU利用率为33%，训练时间则需要78天。可见，GPU利用率是影响AI大模型训练速度的主要因素。而影响GPU利用率的关键因素之一就是网络通信效率。

ChatGPT算力和训练时间表

究竟哪些因素决定了网络通信效率？主要包括节点间通信带宽、节点内通信带宽、交换设备转发时延、端处理时延、内部排队时延和丢包重传时延。

影响AI集群网络通信效率的因素

其中，节点间通信带宽、节点内通信带宽、交换设备转发时延这三个因素取决于硬件性能，端处理时延取决于网络协议选择，而内部排队时延和丢包重传时延由网络拥塞导致，受网络优化和技术选择的影响。因此，抛开硬件性能的限制，针对端处理时延、内部排队时延和丢包重传时延三大动态因素优化网络拥塞和时延，是提升AI集群网络通信性能最具成本效益的方法。

传统HPC组网面临诸多挑战

针对影响AI集群网络通信性能的动态因素，业界已采用RoCE v2网络协议、PFC和ECN机制、ECMP等关键技术来进行HPC组网。但在实际应用中，这些技术都不同程度地暴露出不少问题。而随着AIGC应用持续升温， AI大模型训练的算力需求持续提升，这些问题将越来越突出，提升网络通信性能的迫切性也越来越高。

为提升分布式训练速度，当前的分布式深度学习训练系统通常采用RDMA（远程直接内存访问）技术，其具有内核旁路、零拷贝的优点，可绕过操作系统内核，直接在内存间传送数据，从而能大幅提升系统吞吐量，降低通信时延。

RDMA技术最早用于IB（Infiniband）组网，以通过构建无损网络实现HPC高性能计算集群的互联。不过，由于IB组网采用专有网络协议栈，存在技术封闭、兼容性低、单一厂商垄断等问题。为此，业界将RDMA技术移植到以太网上，推出了基于以太网的RoCE（RDMA over Converged Ethernet）协议，并将之演进到RoCE v2版本，从而推动了RDMA技术普及。

为实现无损以太网，基于RoCE v2网络协议的网络方案定义了PFC和ECN两大必选机制，以消除网络拥塞，确保数据不丢包。PFC能够逐跳提供基于优先级的流量控制，缓解网络拥塞，规避丢包。ECN可消除网络拥塞，最大限度减少PFC反压。但在多级PFC组网下，当网络中出现大量PFC反压帧时，会诱发网络死锁（PFC DeadLock），严重时会导致整个网络阻塞。ECN毕竟依靠降速发送来实现，会降低通信带宽，对GPU利用率产生较大影响，进而拉低整个网络的算力。

同时数据中心网络中通常使用的ECMP（等价多路径）路由策略也不是最理想的负载均衡方案，其将数据流分发到多条路径上并行转发到同一目的地地址，以充分利用网络中大量冗余路径，实现流量均衡分配和链路备份，但对于多条大象流（字节数大的数据流）可能会造成Hash路径上的数据流碰撞，从而导致一些ECMP成员链路拥塞，而另一些链路相对空闲的情况。

对此，海外有部分互联网公司寄希望于利用采用DNX芯片支持VOQ技术的框式交换机来解决负载不均衡带来的带宽利用率低的问题。但问题又来了，传统框式交换设备将接口板卡、交换板卡、控制引擎等软硬件集成于一个物理机框中，插槽、端口数量受限于机框大小，导致转发容量有限，如果想做更大规模的集群，需横向扩展多个机框，不仅存在扩容成本高、运维成本高等挑战，而且会产生多级PFC和ECMP链路。

锐捷网络率先推出“智速DDC”高性能网络方案

面对以上挑战，锐捷网络推出了业界领先的“智速DDC”高性能网络方案，并计划于今年推出两款可交付产品，分别是400G NCP交换机和200G NCF交换机，为AIGC打通“任督二脉”。

锐捷网络NCP和NCF产品

DDC（Distributed Disaggregated Chassis，分布式分散式机箱）是一种分布式解耦机框设备的解决方案，它将传统软硬一体的框式设备的组件进行拆解，以NCP替代传统框式设备的线卡板，以NCF替代交换网板，并通过光纤互联替代原先两者之间的连接器组件；传统框式设备的控制管理引擎也独立出来，可以以软件化的方式灵活部署于任何一台标准服务器或多台服务器，能有效节省部署成本，提升系统冗余性和可靠性。

DDC产品连接方式示意图

DDC方案突破了传统框式设备的资源限制，让大规模组网化繁为简，不仅具有扩展弹性、扩容升级快、单机功耗低、运维管理效率高等特点，可灵活支持AI集群大规模部署，而且具有集群路由设计简单、数据转发方式更优化等优势，能有效提升网络通信性能。

在支持AI集群超大规模部署方面，在单POD组网中，采用96台NCP作为接入，其中NCP下行共18个400G接口，负责连接AI计算集群的网卡。上行共40个200G接口最大可以连接40台NCF，NCF提供96个200G接口，该规模上下行带宽为超速比1.1:1。整个POD可支撑1728个400G网络接口，按照一台服务器配8块GPU来计算，可支撑216台AI计算服务器。

单POD组网架构图

在多级POD组网中，可以实现基于POD的按需建设。考虑该场景POD中NCF设备要牺牲一半的SerDes用于连接第二级的NCF，单POD采用48台NCP作为接入，下行共18个400G接口，单POD内可以支撑864个400G接口。通过横向增加POD实现规模扩容，整体最大可支撑6912个400G网络端口。

多级POD组网架构图

NCP上行40个200G接POD内40台NCF，POD内NCF采用48个200G接口下行，48个200G接口分为12个一组上行到第二级的NCF。第二级NCF采用40个平面，每个平面4台的设计，分别对应在POD内的40台NCF。整个网络的POD内实现了超速比1.1:1，而在POD和二级NCF之间实现了1:1的收敛比。

在网络通信性能提升方面，DDC基于VOQ+Cell机制，首先在发送端将从网络中接收的数据包分类到VOQs中存储，在发送数据之间会先通过Credit申请询问接收端是否有足够的缓存空间，如果没有就先在发送端的VOQ中暂存，如果有则将数据包分割成等大小的、更细粒度的Cells，并根据reachability table中cell destination的查询和采用轮询机制，均匀地在不同链路上将Cells转发到接收端进行重组和存储，再将数据包转发到网络中。从技术实现原理可见，VoQ+Cell机制实现了端到端流量调度，可充分利用缓存大幅减少丢包，且解决了ECMP策略下流量负载不均衡的问题，能有效提升宽带利用率。

VOQ+Cell机制下的数据转发流程

同时，在DDC架构下，所有NCP和NCF可以看成一台设备，整个DDC集群内仅需单跳转发，路由设计极其简单，不仅可大幅提升路由收敛速度，易于运维管理，而且不会像传统网络那样产生多级PFC的压制与死锁。

使用OpenMPI测试套件对框式设备（框式设备和DDC原理相同，本次采用框式测试）和传统组网设备进行对比模拟测试，结果显示，在All-to-All场景下，相较于传统组网，框式设备带宽利用率提升约20%（对应GPU利用率提升8%左右）。

后记

面对业务负载激增，更具扩展性、更易运维管理、更具成本效益的分布式解耦机框方案已成为全球各大网络设备厂商、运营商和研究机构共同积极探索的技术。但一直以来，能推出可交付产品的厂商在全球范围内寥寥无几。

究其原因，其背后有较多的技术挑战需要攻关。比如，虽然DDC架构由多台NCP、NCF和NCC设备组成，但逻辑上还是一台设备，要求原先基于一台物理设备配置的所有地址表项、端口等在分布式架构中依然能保持唯一性和一致性，这需突破软件设计层面的挑战。再比如，传统一体化框式设备的接口板和交换板组件连接于单一背板，通过高速连接器互联，物理距离短，时延低；而采用DDC架构后，两者被拆解为通过光纤线缆拉远连接的NCP和NCF盒式设备，物理距离更远，且引入信元级交换后对时延要求更高，因此，如何保持低时延交换能力同样是一大挑战。

锐捷网络今年能率先推出完整的可交付“智能DDC”产品，无疑折射出其在网络设备领域的深厚实力，更重要的是，此举也给行业带来积极的带头示范意义，有望推动业界加速探索和开发更高品质、更高可靠性的计算网络方案和产品，持续为AIGC飞速发展打下坚实的基石。