異構(gòu)計(jì)算的初步創(chuàng)新

1. 網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值在于延續(xù)了集群算力摩爾定律

芯片層面網(wǎng)絡(luò)：chip-to-chip場(chǎng)景，從PCIe到高速連接

（一）通用/傳統(tǒng)場(chǎng)景：PCIe是服務(wù) 器內(nèi)部通信的總線標(biāo)準(zhǔn)，制約了電口 通信速率的提升。 經(jīng)典的通用服務(wù)器內(nèi)，CPU、圖形卡、 硬盤驅(qū)動(dòng)器、SSD、Wi-Fi 、以太網(wǎng) 設(shè)備等主要基于PCIe（PCI express） 協(xié)議相互連接。 相較于4.0版本，PCIe 5.0傳輸速度更 高，x16帶寬（雙向）從64 GB/s提 升到了128 GB/s；目前規(guī)范制定已迭 代至6.0版本，帶寬再翻倍。

異構(gòu)計(jì)算的初步創(chuàng)新：在PCIe物 理架構(gòu)和電氣接口的基礎(chǔ)上，英特 爾等牽頭成立CXL聯(lián)盟并最新推出 CXL 2.0-3.0規(guī)范，用于AI、高性 能計(jì)算等場(chǎng)景中CPU與GPU等的 互聯(lián)，通過“內(nèi)存池化”等方式優(yōu) 化內(nèi)存調(diào)用，進(jìn)而提升系統(tǒng)整體性 能。

（二）Nvidia代表，已對(duì)標(biāo)PCIe推出NVLink解決異構(gòu)計(jì)算與AI算力網(wǎng)絡(luò)瓶頸。 NVLink是Nvidia專門設(shè)計(jì)用于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)鏈路高速互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)方案（例如GPU to GPU連 接）。據(jù)Nvidia白皮書，NVLink的開銷比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更低。 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)功能（例如端到端重試、自適應(yīng)路由、數(shù)據(jù)包重新排序等），在NVLink體系 下可以在增加端口數(shù)的情況下進(jìn)行權(quán)衡。 此外，基于NVLink的網(wǎng)絡(luò)接口更加簡(jiǎn)單，允許將應(yīng)用程序?qū)?、表示層和?huì)話層功能直接嵌入到 CUDA本身中，從而進(jìn)一步減少通信開銷。

此外Nvidia發(fā)布適用于超算服務(wù)器內(nèi)部的NVSwitch芯片（最早2018 GTC大會(huì)發(fā)布第一代， 作用類似于交換機(jī)ASIC），進(jìn)一步通過上述NVLink協(xié)議接口將多個(gè)GPU高速互聯(lián)到一起。 據(jù)技術(shù)文檔，在H100芯片+NVLink gen4協(xié)議這一代，Nvidia配套了NVSwitch gen3芯 片方案，采用臺(tái)積電4N工藝，滿足GPU間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接，內(nèi)嵌ALU使NVSwitch提供FP32 的400GFLOPS計(jì)算吞吐，每個(gè)芯片64個(gè)NVLink 4接口。 依據(jù)技術(shù)文檔，NVSwitch3芯片大小50mm*50mm，包括一個(gè) SHARP 控制器，可并行管理多達(dá) 128 個(gè) SHARP 組；內(nèi)嵌ALU可幫助NVSwitch提供FP32的400GFLOPS計(jì)算吞吐，并且支持FP16、 FP32、FP64和BF16等精度計(jì)算。 NVSwitch3芯片提供64個(gè)NVLink4接口，每個(gè)NVLink4通道x2即200Gbps單向帶寬，單個(gè)芯片可提 供64 x 200Gbps=12.8Tbps（1.6TB/s）單向帶寬、或3.2TB/s雙工帶寬。

設(shè)備層面網(wǎng)絡(luò)：InfiniBand、NVLink等正迭代通用 算力下的以太網(wǎng)需求

結(jié)合實(shí)際情況，我們認(rèn)為：?jiǎn)蜸oC性能提升，不意味著算力集群整體性能的提升；單純“堆 砌”集群芯片數(shù)量，而不優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接，集群性能提升很快就會(huì)遇到瓶頸。 傳統(tǒng)云計(jì)算場(chǎng)景下，算力設(shè)備以同構(gòu)計(jì)算和簡(jiǎn)單的異構(gòu)計(jì)算為主，通用的以太網(wǎng)很難滿足大 規(guī)模GPU集群的連接需求。

英偉達(dá)解決集群性能瓶頸的方式 是引入 InfiniBand 網(wǎng) 絡(luò) ， 并 將 C2C場(chǎng)景下應(yīng)用的NVLink延伸至 設(shè)備間互聯(lián)。據(jù)Nvidia，2020年公司以69億美 元 的 價(jià) 格 收 購(gòu) 網(wǎng) 絡(luò) 芯 片 廠 商 Mellanox，后者致力于數(shù)據(jù)中心 InfiniBand和以太網(wǎng)互聯(lián)產(chǎn)品的 研發(fā)。 2022-2023 年 DGX H100 SuperPOD集群完善，重要變化 體現(xiàn)在NVLink從板上/片間互聯(lián) 走向不同Server或板卡的互聯(lián)， 同時(shí)Nvidia也相應(yīng)發(fā)布了NVLink 交換機(jī)（Hot chip等公開資料）。

據(jù)Nvidia設(shè)計(jì)，每套SuperPOD集群32臺(tái)服務(wù)器折合256個(gè)H100 GPU，AI性能高達(dá) 1EFlops；每套系統(tǒng)配18臺(tái)NVLink交換機(jī)，系統(tǒng)雙向帶寬57.6TB/s；（網(wǎng)絡(luò)需求增加） 。依照技術(shù)文檔推薦方案，每套系統(tǒng)的32臺(tái)DGX H100服務(wù)器中的400Gb/s ConnectX-7網(wǎng) 卡對(duì)外與IB交換機(jī)連接，用于連接多套SuperPOD系統(tǒng)。 兩層NVSwitch芯片設(shè)計(jì)：一層交換芯片位于服務(wù)器內(nèi)，二層交換芯片位于交換機(jī)內(nèi)。128個(gè)L1層芯片（32臺(tái)服務(wù)器，每臺(tái)4個(gè)）+36個(gè)L2層芯片（18臺(tái)NVLink交換機(jī)，每臺(tái)2個(gè)）。一 個(gè)集群內(nèi)所有256個(gè)GPU的互聯(lián)，都通過NVLink和NVLink交換機(jī)單獨(dú)完成，不經(jīng)過CX-7 PCIe網(wǎng)絡(luò)。 我們認(rèn)為，從通信網(wǎng)絡(luò)角度看， DGX H100 SuperPOD高算力、高吞吐升級(jí)的精髓，在于： 將過去A100及之前用于服務(wù)器內(nèi)部GPU高效連接的NVLink，外化到整個(gè)集群，借助新的 NVLink交換機(jī)，搭建L1、L2兩層網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跨服務(wù)器、跨機(jī)柜的GPU to GPU連接。

IDC層面網(wǎng)絡(luò)：AI與通用云計(jì)算架構(gòu)核心差異在于組網(wǎng)

依據(jù)實(shí)際情況，數(shù)據(jù)中心中，擁有較大外部客戶群、提供XaaS的數(shù)據(jù)中心更可能由南北向 的流量主導(dǎo)；另一方面，對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)有大量?jī)?nèi)部需求時(shí)，在服務(wù)器之間看到更多的東西向 流量，可以將他們的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)成具有較高徑向的巨大集群。 兩種主要的典型數(shù)據(jù)中心架構(gòu)類型： 1）超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。這些架構(gòu)相對(duì)龐大，層與層之間有一定的收斂性，例如3:1，并且在spine層 以上依靠相干ZR光模塊互連（DCI）。800G網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要邊界約束是，在服務(wù)器到TOR層使用 200G互連。而TOR-leaf/spine層通常使用PSA；spine層通常依靠PSM4 4x200G。 （層層匯聚，類似毛細(xì)血管到主靜脈，帶寬匯聚、連接數(shù)減少、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)金字塔形。）

2）AI的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)以胖樹fat-tree架構(gòu)為主。比超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)少、在各層之間幾乎無(wú)收斂。 fat-tree是業(yè)界普遍認(rèn)可的實(shí)現(xiàn)無(wú)阻塞網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，對(duì)于任意的通信模式，總有路徑讓他們的通信帶 寬達(dá)到網(wǎng)卡帶寬，且用到的所有交換機(jī)都是相同的；fat-tree無(wú)帶寬收斂：傳統(tǒng)的樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，帶寬是逐層收斂的，樹根處的網(wǎng)絡(luò)帶寬要遠(yuǎn)小于各個(gè) 葉子處所有帶寬的總和。而fat-tree則更像是真實(shí)的樹，越到樹根，枝干越粗，即：從葉子到樹根， 網(wǎng)絡(luò)帶寬不收斂。尤其在訓(xùn)練側(cè)，數(shù)據(jù)、算力以內(nèi)部流轉(zhuǎn)為主，較多依賴內(nèi)部徑向流量的統(tǒng)一高帶 寬。高速網(wǎng)絡(luò)設(shè)備/器件的需求量更大。

2. Nvidia：H100到GH200，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值陡增

AIGC“前夜”，Nvidia A100的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與設(shè)備需求以 200G為基礎(chǔ)。

Nvidia的A100體系是典型的200G網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 DGX A100的核心網(wǎng)卡Mellanox ConnectX-6主要基于200Gb/s HDR InfiniBand網(wǎng)絡(luò)。因此底層 網(wǎng)絡(luò)帶寬即200G。DGX A100服務(wù)器背板明確擁有8個(gè)用于Compute的200G QSFP56接口。另外 擁有2個(gè)用于Storage的接口。 據(jù)技術(shù)文檔，A100的DGX SuperPOD集群，服務(wù)器與交換設(shè)備數(shù)量之比大致在1 : 1左右。 A100 SuperPOD設(shè)計(jì)單集群20臺(tái)DGX A100，搭配12臺(tái)用于Compute的IB交換機(jī)以及6 臺(tái)用于Storage的IB交換機(jī)（IB交換機(jī)QM8790為40 ports x 200 Gb規(guī)格）。

當(dāng)前“算力之巔”：英偉達(dá)H100的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與設(shè)備需求 提升至400G/800G基準(zhǔn)

在Chapter 1中我們已經(jīng)討論過，H100網(wǎng)絡(luò)架 構(gòu)基礎(chǔ)是 InfiniBand NDR 400Gb 網(wǎng) 絡(luò) + NVLink 800Gb網(wǎng)絡(luò)。 一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的DGX H100 SuperPOD由32臺(tái)DGX H100、8個(gè)機(jī)柜組成。同時(shí)搭配8個(gè)Leaf交換機(jī)和 4個(gè)Spine交換機(jī)，均為IB NDR 400。 另外搭配若干Storage交換機(jī)、Management、 UFM、In-Band、Out-of-Band設(shè)備。與A100相 比，H100主板接口明顯減少，尤其Compute接口 由8個(gè)減少為4個(gè)，但單口總帶寬提升4倍至800Gb （服務(wù)器廠商定制版本也有8×400G選擇）。 同理于A100之測(cè)算，一個(gè)128 DGX H100服務(wù)器 集群（4x SuperPOD，實(shí)際127臺(tái)服務(wù)器，預(yù)留 1臺(tái)空位替換UFM）為例，搭載1016個(gè)GPU、32 個(gè)Leaf交換機(jī)、26臺(tái)Spine交換機(jī)（InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)需求）； 線纜數(shù)超2000條。1個(gè)SuperPOD對(duì)應(yīng)8 Leaf、4 Spine；線纜數(shù)超500條。此外In-Band、Out-ofBand交換機(jī)主要需要100G、400G網(wǎng)絡(luò)。

GH200的設(shè)計(jì)精髓：最大化利用NVLink和InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)，光連接更優(yōu)先

GH200體系的交換機(jī)需求，以256 片Grace CPU+H100 GPU為例： 96+36 = 132臺(tái) NVLink交換機(jī) （800G） ；24臺(tái) InfiniBand交換機(jī)（預(yù)計(jì) 400G/800G） ；42臺(tái) 以太網(wǎng)交換機(jī)（預(yù)計(jì) 100G/200G，用于存儲(chǔ)、管理等）； 相比“256 GPUs的DGX SuperPOD集群，交換機(jī)用量不超 過50臺(tái)”，GH200系統(tǒng)的交換機(jī) 需求大幅提升。

因此我們預(yù)計(jì)，Nvidia未來(lái)將越來(lái)越重視在AI體系中引入NVLink網(wǎng)絡(luò)，通過網(wǎng)絡(luò)連接來(lái) 降低系統(tǒng)成本、提升整體性能： DGX H100服務(wù)器的架構(gòu)設(shè)計(jì)，仍可見傳統(tǒng)PC與通用服務(wù)器一路沿襲的思路，例如 motherboard、gpu tray等結(jié)構(gòu)；而GH200則基于NVLink和AI需求對(duì)“芯片-設(shè)備IDC”的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)做了重新設(shè)計(jì)。從系統(tǒng)復(fù)雜度、投資強(qiáng)度、整體性能提升三方面看，網(wǎng) 絡(luò)設(shè)備與器件（包括交換機(jī)、光模塊等）在系統(tǒng)中的重要性顯著提升。

3. 谷歌：TPU v4背后，是OCS與更激進(jìn)的光 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

谷歌TPU：迭代至v4，ASIC 3D組網(wǎng)適配AI需求

谷歌自研TPU可追溯至2014年；據(jù)谷歌論文（TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings），最新TPU v4集群 采用激進(jìn)的全光組網(wǎng)方案。據(jù)歷代發(fā)布數(shù)據(jù)： TPU v1主要用于推理場(chǎng)景，單向架構(gòu)，發(fā)布于2015年； TPU v2則定位于訓(xùn)練場(chǎng)景，單板4顆芯片，64G HBM替代DDR3，Interconnect Router提供4個(gè) ICI Link做芯片互聯(lián)、分別496Gbps帶寬（類似NVLink），發(fā)布于2017年； TPU v3同樣單板4顆芯片，128G HBM，ICI Link帶寬提升至656Gbps，發(fā)布于2018年； TPU v4的128G HBM帶寬升級(jí)至1200GBps，ICI Link則迭代為6路448Gbps。

谷歌OCS：全光交換、WDM等光通信技術(shù)，算力 與網(wǎng)絡(luò)同行

OCS即Optical circuit switches，是谷歌TPU v4網(wǎng)絡(luò)連接的核心交換機(jī)。 通常數(shù)據(jù)中心內(nèi)數(shù)據(jù)交換是光電混合網(wǎng)絡(luò)，設(shè)備之間的主要互聯(lián)通過光纜/銅纜/光電轉(zhuǎn)換 器件、以及交換機(jī)ASIC/Serdes/PCIE/NVLink等鏈路實(shí)現(xiàn)。 與過去在網(wǎng)絡(luò)層之間多次將信號(hào)“從電轉(zhuǎn)換為光再到電”不同，OCS是一種全光學(xué)的連接 方案，通過MEMS陣列結(jié)合光環(huán)路器、波分復(fù)用光模塊實(shí)現(xiàn)光路的靈活切換、以達(dá)到直接 通過光信號(hào)組建交換網(wǎng)絡(luò)的目的。

4. AMD、Amazon等：芯片亦持續(xù)迭代

AMD：MI300系列2.5D-3D封裝，板上帶寬顯著增加

據(jù)AMD發(fā)布會(huì)，MI300系列方案內(nèi)存 容量與帶寬顯著提升：MI300X擁有192GB的HBM3、 5.2TBps的帶寬和896GBps的Infinity Fabric帶寬； AMD Infinity 架構(gòu)將 8 個(gè)MI300X 加 速器連接在一個(gè)系統(tǒng)中，提供合計(jì)1.5 TB的HBM3內(nèi)存。

Amazon：自研Trainium芯片支撐Trn1等訓(xùn)練云服務(wù)

Amazon發(fā)布由自研芯片 Trainuim支持的AWS EC2 Trn1： 每臺(tái)Trn1最多可搭配16顆 Trainium芯片，芯片內(nèi)Neuron Link專用連接并搭配HBM內(nèi)存， 調(diào)用800 Gbps的Elastic Fabric Adapter網(wǎng)絡(luò)接口，可橫向拓展 至1萬(wàn)顆以上的Trainium芯片。 進(jìn)階版本Trn1n的EFA帶寬將達(dá)到 1600 Gbps。

5. 結(jié)論

結(jié)合上文： 1）系統(tǒng)復(fù)雜度、投資強(qiáng)度、整體性能提升效果三方面看，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與器件（包括交換機(jī)、光模塊等）在 AI系統(tǒng)中的重要性顯著提升：Nvidia H100到GH200系統(tǒng)，官方標(biāo)準(zhǔn)配置下800G光模塊用量可提升 30%-275%，同樣256GPU集群的交換機(jī)需求從不足50臺(tái)提升至150臺(tái)以上。 2）谷歌自研TPU v4背后，是矩陣計(jì)算、OCS光交換與更激進(jìn)的光網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。3D組網(wǎng)是TPU v4系統(tǒng)最 大亮點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)起重要作用，導(dǎo)入全光交換、WDM等光通信技術(shù)后，算力與網(wǎng)絡(luò)需求同步提升。 3）AMD最新MI300體系和AWS自研Trn訓(xùn)練芯片，同樣重視帶寬、拓展性的價(jià)值。

我們認(rèn)為： 在AI領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值在于延續(xù)了集群算力的摩爾定律。 1）吞吐帶寬與連接架構(gòu)是算力性能不可忽視的決定因素。 2）芯片層面，高速c2c連接方案（如NVLink、CXL等）的推廣，是宏觀設(shè)備/數(shù)據(jù)中心層高速網(wǎng)絡(luò)、光 網(wǎng)絡(luò)等需求爆發(fā)的底層邏輯。 3）設(shè)備層面，單SoC性能提升+芯片“堆量”，不意味著算力集群整體性能的線性提升；而Nvidia、 Google、AMD、AWS等算力大廠正應(yīng)用InfiniBand、OCS等新架構(gòu)替代通用算力下的以太網(wǎng)，帶來(lái) 增量網(wǎng)絡(luò)需求。

報(bào)告節(jié)選：

責(zé)任編輯：彭菁