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RoCE与InfiniBand在POD级AI训练集群中的网络拓扑优化对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在POD级AI训练集群中的网络拓扑优化对比
引言
AI训练集群通常采用POD（Performance Optimized Datacenter）架构进行模块化建设，每个POD包含固定数量的GPU节点和配套的网络设备，通过叠加POD实现算力扩展。POD内部的网络拓扑设计直接影响训练效率和扩展成本。本章对比分析InfiniBand与RoCE在POD级集群中的网络拓扑优化方案。
POD架构的基本模型
POD级AI训练集群采用标准化的模块化设计。一个典型的AI POD包含256至512个GPU节点，配置Spine-Leaf二层CLOS拓扑。Leaf交换机连接GPU服务器，Spine交换机互联所有Leaf。POD内部采用1:1无收敛设计，确保任意GPU之间可全速率通信。
InfiniBand和RoCE在POD拓扑设计上都采用类似的原则。但POD规模的扩展方式存在差异。InfiniBand通过DragonFly+拓扑在超大规模时减少Spine交换机数量，RoCE标准CLOS结构通过叠加Spine层扩展到超大规模。
InfiniBand POD拓扑优化
InfiniBand POD的拓扑优化围绕子网管理器的能力展开。单一子网管理可支持数千节点，POD边界与子网边界一致。InfiniBand的DragonFly+拓扑减少POD间通信跳数，DragonFly+在跨POD扩展时仅需少量的全局链路，有效减少Spine交换机和光模块数量。
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