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RoCE与InfiniBand在MoE模型与混合精度训练中的表现对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在混合精度训练与MoE模型中的表现对比
引言
随着大模型不断突破参数规模的边界，混合精度训练和混合专家模型（MoE）已成为主流技术路线。这些新的训练范式对网络通信提出了与以往不同的要求。混合精度训练改变了数据传输的粒度，MoE模型引入了All-to-All通信模式。本章分析InfiniBand与RoCE在这些先进训练范式中的表现差异。
混合精度训练的通信特征
混合精度训练（FP16/BF16为主，FP32为主梯度累加）已成为训练大语言模型的标准做法。与纯FP32训练相比，混合精度训练的数据量减半，但通信频次不变，AllReduce通信量虽减少，但通信效率对训练速度的影响仍然显著。
AMP（自动混合精度）训练中的梯度同步依然需要AllReduce操作。虽然每个梯度的位宽从32比特降到16比特，但模型参数量从数十亿增长到数万亿，总通信量并未减少。实际上，更大规模模型的通信量增长抵消了低精度带来的数据量降低。
随着FP8训练技术的兴起，数据传输量进一步降低，但通信延迟的重要性反而提高。当计算步的耗时缩短时，通信所占的相对比例增大，网络效率对整体训练速度的影响更大。
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| 16-RoCE与InfiniBand在MoE模型与混合精度训练中的表现对比.docx | 39K |
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