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RoCE与InfiniBand在面向AI的异构内存管理中的协作对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在面向AI的异构内存管理中的协作对比
引言
CXL内存池化、HBM、DDR和持久内存等多种内存技术正在AI基础设施中共存。不同内存层次之间的数据传输需要在网络层面实现高效协同。RoCE与InfiniBand在异构内存管理场景中的角色定位不同，对整体系统效率的影响各有侧重。本章对比分析两种方案在异构内存环境中的表现。
异构内存层次的网络需求
AI集群中的内存层次正在从单一结构走向多元化。GPU的HBM容量有限但带宽极高，服务器本地DDR容量和带宽居中，CXL内存池提供更大的共享内存容量，NVMe SSD提供持久化存储。不同层次之间有频繁的数据迁移需求。HBM与DDR之间通过PCIe连接不需要外部网络，DDR与CXL池之间通过CXL协议数据传输，CXL池与NVMe存储之间通过NVMe-oF网络传输。网络方案的选型直接影响CXL池与NVMe存储之间的数据传输效率。
InfiniBand在异构内存中的角色
InfiniBand在异构内存架构中适用于连接GPU集群与CXL内存池以及GPU集群与NVMe存储。InfiniBand的NVMe-oF加速和GPUDirect Storage技术使GPU可以直接访问远端存储设备上的数据。InfiniBand在高性能存储网络中的角色在异构内存环境中保持重要，但CXL引入后需要从全系统效率角度重新评估。
RoCE在异构内存中的角色
RoCE在异构内存架构中的角色更加广泛。RoCE可以连接CXL内存池与NVMe存储，实现统一的内存存储网络。RoCE的以太网兼容性使其更容易与不同厂商的CXL控制器和存储设备集成。RoCE在异构内存环境中可以提供更统一的网络架构，简化系统管理。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 122-RoCE与InfiniBand在面向AI的异构内存管理中的协作对比.docx | 37K |
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