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RoCE与InfiniBand在存储网络中的性能对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在存储网络中的性能对比
引言
高性能网络不仅服务于GPU间的计算通信，还深刻影响着存储系统的性能。在AI训练流水线中，存储网络承担着训练数据加载、检查点保存和中间结果持久化的重任。RoCE与InfiniBand在存储网络场景中的表现差异，直接影响训练效率和数据吞吐能力。
AI存储网络的通信特征
AI训练集群的存储网络具有独特的通信模式。训练数据加载阶段，大量GPU服务器同时从分布式存储系统读取数据，形成多对多的读流量风暴。检查点保存阶段，数TB的模型状态需要在短时间内写入持久化存储。这些操作对存储网络的带宽、延迟和并发处理能力提出了严格要求。
NVMe over Fabrics（NVMe-oF）技术日益成为AI存储网络的标准。NVMe-oF通过RDMA协议将NVMe命令远程传输到存储系统，使GPU服务器能以接近本地NVMe SSD的延迟访问远端存储。NVMe-oF可运行在InfiniBand（通过IB协议）或RoCE（通过RoCEv2协议）之上。
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