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AI算力集群设计与部署.docx
资料介绍
AI算力集群设计与部署
AI算力集群是NovelCar算力平台的核心计算资源池，承载端到端大模型训练和仿真验证等算力密集型任务。集群的设计目标是在满足大规模并行训练性能和可扩展性的前提下控制集群建设成本和运维复杂度。
集群采用模块化扩展架构，以计算单元为基本扩展单位。每个计算单元由多台GPU服务器通过高速互联组成，具备独立运行大规模训练任务的能力。集群在统一的资源调度框架下管理，新增计算单元时不需要修改调度和控制网络的配置。全集群的故障域在每个计算单元内部受控，一台交换机或一组服务器的故障不会影响其他计算单元的正常运行。
计算网络采用Fat-Tree拓扑结构，接入层每一台服务器连接两台接入交换机，聚合层交换机通过ECMP算法将流量均匀分发到多条上行链路中。Fat-Tree拓扑在保持网络性能的同时提供了冗余和可扩展性。NVIDIA的InfiniBand NDR400网络为集群训练提供数百GB每秒的通信性能。
存储网络独立于计算网络部署。训练数据通过专用的存储网络从并行文件系统加载到GPU显存中，不占用计算网络的通信带宽。数据在网络层面实现了读写分离。
集群的部署采用基础设施即代码的原则。服务器的操作系统、驱动、固件和网络配置全部通过自动化工具定义的配置模板进行部署。GPU驱动的版本和NCCL通信库的版本在集群中保持一致。环境一致性保证训练任务在不同计算节点上的执行行为具有可复现性。
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| 文件名 | 大小 |
| 233_AI算力集群设计与部署.docx | 37K |
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