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RoCE与InfiniBand在大型互联网公司AI基础设施中的工程实践对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在大型互联网公司AI基础设施中的工程实践
引言
大型互联网公司是AI基础设施的最大建设者和使用者。这些公司拥有从芯片到应用的全栈工程能力，其AI网络的建设经验和最佳实践对行业具有重要参考价值。本章分析国内外主要互联网公司在RoCE与InfiniBand选择上的工程实践。
互联网公司AI基础设施的共性特征
大型互联网公司的AI基础设施呈现出鲜明的共性特征。规模巨大，AI集群普遍在万卡级别并向着十万卡演进，网络的可扩展性是核心挑战。自研能力强，互联网公司普遍拥有深度的网络软硬件自研能力，倾向于深度定制网络方案。混合部署普遍，训练和推理集群通常分离部署且采用不同的网络方案。成本敏感度高，大规模部署中网络成本对总TCO的影响显著，互联网公司在这方面精打细算。
海外互联网公司的网络策略
Meta是RoCE大规模部署的旗帜。Meta全面拥抱RoCE网络方案，在自研AI集群中大规模部署RoCEv2网络。Meta的工程团队开发了Swift拥塞控制算法和ATSW聚合训练交换机等自研技术，克服了RoCE在大规模AI训练中的诸多挑战。
Google的网络策略更加多元。Google的TPU集群采用自研的定制化互联网络，性能介于NVLink和通用网络之间。GPU集群中采用InfiniBand和RoCE混合部署的策略，TPU训练和GPU训练使用不同的网络方案。Google的Jupiter网络架构是其数据中心网络的核心，基于Clos拓扑的定制化以太网方案。
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| 55-RoCE与InfiniBand在大型互联网公司AI基础设施中的工程实践对比.docx | 38K |
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