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RoCE与InfiniBand在MLPerf基准测试中的表现趋势分析.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在MLPerf基准测试中的表现趋势分析
引言
MLPerf是AI训练和推理性能的行业标准基准测试。MLPerf的提交结果反映了不同硬件和网络方案在实际AI工作负载中的真实表现。虽然MLPerf主要测评选系统和软件栈的综合性能，网络方案的差异通过训练吞吐量和扩展效率间接体现。本章分析MLPerf历史数据中InfiniBand与RoCE的表现趋势。
MLPerf训练中的网络角色
MLPerf训练基准测试涵盖图像分类、自然语言处理、推荐系统和语音识别等任务。在这些测试中，网络是影响多节点扩展效率的关键因素。MLPerf的提交节点数从单节点扩展到数千节点，网络方案的扩展效率直接影响性能和排名。
InfiniBand在MLPerf中的表现
MLPerf历史提交数据中，使用InfiniBand的提交占据了绝大多数。NVIDIA的DGX SuperPOD和DGX H100等参考架构在MLPerf中获得了大量领先成绩。InfiniBand的高扩展效率使InfiniBand集群在相同GPU数量下比RoCE集群具有更高的扩展效率。
RoCE在MLPerf中的表现
RoCE在MLPerf中的提交数量正在增加。云服务商的MLPerf提交通常使用其自有的RoCE或类RoCE网络方案。RoCE在小规模提交中的性能与InfiniBand接近，但在大规模提交中仍有差距。
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| 89-RoCE与InfiniBand在MLPerf基准测试中的表现趋势分析.docx | 37K |
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