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RoCE与InfiniBand在AI编译器与通信调度优化中的角色对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在AI编译器与通信调度优化中的角色对比
引言
AI编译器在加速大模型训练中扮演着日益重要的角色。XLA、TVM和Triton等AI编译器不仅优化计算图，还涉及通信调度的优化。网络通信的效率不仅取决于底层硬件，还依赖于编译器对通信操作的调度和编排。本章分析RoCE与InfiniBand在AI编译器通信优化中的差异和影响。
AI编译器的通信优化策略
AI编译器对分布式训练的通信优化涉及多个层面。操作融合将多个小通信操作合并为一个大操作以减少通信次数，梯度累积和梯度压缩等策略也在编译层面得到支持。通信计算重叠通过分析和调度计算和通信操作的执行时序，编译器可以将通信与计算重叠执行，隐藏通信延迟。
通信调度优化包括自动并行策略搜索和通信拓扑感知。编译器自动选择最优的数据并行、张量并行或流水线并行策略，根据训练模型的结构和集群拓扑信息选择最优的通信路径。这些优化策略的效果与底层网络特性密切相关。
InfiniBand与编译器的协作
InfiniBand的可预测性为编译器优化提供了优势。编译器可以基于稳定的延迟模型制定通信调度策略，因InfiniBand的性能波动极小，编译器调度的优化效果可以准确预期。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 57-RoCE与InfiniBand在AI编译器与通信调度优化中的角色对比.docx | 38K |
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