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RoCE与InfiniBand在面向AI的大模型训练Token级通信优化中的对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在面向AI的大模型训练Token级通信优化中的对比
引言
大模型训练中的通信优化已经从粗粒度的AllReduce优化深入到Token级别的通信调度。在每个训练步中GPU计算和网络通信可以重叠执行，编译器级调度需要精确控制通信时机和通信量。Token级通信优化需要网络提供更细粒度的性能控制能力和更可预测的延迟行为。InfiniBand与RoCE在支持细粒度通信调度方面的能力存在差异。
Token级通信优化的基本原理
Token级通信优化的核心是通过精细的通信调度实现计算和通信的最大重叠。在反向传播过程中各层梯度并非同时就绪。优化器可以按照梯度就绪的顺序逐步启动通信，而不是等待所有梯度计算完成后再启动AllReduce。时间线调度器需要精确估计每层梯度计算时间和AllReduce完成时间，将通信启动时间配置在计算间隙中。Token级通信优化对网络延迟的可预测性有较高要求。
InfiniBand在细粒度调度中的优势
InfiniBand的信用流控机制使其网络延迟高度可预测，时间线调度器可以基于延迟上限精确规划通信时机，无需为不确定性预留过多余量。NCCL在InfiniBand上支持更细粒度的通信控制，包括消息分段和优先级调度。InfiniBand的亚微秒延迟可以最大程度逼近理论重叠极限。
RoCE在细粒度调度中的挑战
RoCE的PFC机制引入的延迟波动使延迟预测模型的不确定性增加。时间线调度器在设计时需为RoCE预留更多缓冲时间，部分计算通信重叠被浪费。RoCE的延迟不确定性导致通信重叠效率降低。MoE模型的小消息All-to-All通信延迟预测在RoCE环境下面临更大挑战。
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| 151-RoCE与InfiniBand在面向AI的大模型训练Token级通信优化中的对比.docx | 37K |
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