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RoCE与InfiniBand在面向AI的多云互联网络架构中的对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在面向AI的多云互联网络架构中的对比
引言
多云策略已成为大型企业的标准实践，AI工作负载经常需要在多个云平台之间调度。AI训练在多云环境中的分配、跨云数据同步和多云推理部署，对网络的互联能力提出了新的要求。本章分析RoCE与InfiniBand在多云互联AI架构中的适用性。
多云AI工作负载的网络模式
多云AI工作负载的网络模式包括跨云训练、跨云推理分发、跨云数据同步和统一存储访问等。跨云训练需要多个云之间同步梯度或模型参数，延迟和带宽将影响训练效率。跨云推理分发根据地理位置将推理请求路由到最近的云节点，对路由策略和延迟有要求。跨云数据同步在云之间传输训练数据集和模型检查点，带宽是主要瓶颈。统一存储通过分布式文件系统在多云之间共享训练数据，对存储网络的延迟和吞吐有持续需求。
InfiniBand在多云环境中的局限
InfiniBand在多云环境中的适用性受到显著限制。InfiniBand网络无法跨越广域网，两个数据中心的InfiniBand网络需要通过MetroX等专用设备桥接。云平台上的GPU实例通常不提供InfiniBand网络连接，跨云训练需要在云间建立InfiniBand连接时面临物理链路的限制。私有数据中心到公有云的InfiniBand连接也需要网关进行协议转换。
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| 77-RoCE与InfiniBand在面向AI的多云互联网络架构中的对比.docx | 37K |
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