第6章主要探讨了GPU集群的网络设计与实现,该章包含了4个小节,通过阅读可以了解到GPU集群通常包含多个网络平面,包括计算网络、存储网络、业务网络和带外管理网络。
(1)计算网络采用RoCE(RDMA over Converged Ethernet)技术,RoCE技术允许在以太网上实现远程内存直接访问,它通过将RDMA技术应用于以太网,实现了服务器之间的高速数据访问,这种方式在极少占用CPU资源的情况下,提供了大带宽、低时延的远程内存访问能力,特别适用于AI智算、高性能计算(HPC)、高速存储等新型业务场景,这一部分主要在6.1小节RoCE计算网络的设计与实现,详细介绍了RoCE技术的实现原理及其在GPU集群中的应用,包括网络协议、配置方法和性能优化等。
(2)存储网络和业务网络这一部分主要在6.2小节,在这里接触到了数据中心网络设计收敛比的知识,它描述了网络中下行带宽与上行带宽之间的比例关系。这种比例关系直接影响到网络的性能和稳定性。收敛比是指在网络架构中,所有下行(指向用户或设备)接口的总带宽与所有上行(指向核心网络或更高层次的网络)接口的总带宽之间的比值。其计算公式为:收敛比 = 下行带宽 / 上行带宽。理想的收敛比是1:1,但低收敛比的网络架构意味着需要更高上行端口带宽的设备,这会增加成本。因此,需要综合考虑成本和业务需求来确定最合适的收敛比。
(3)带外管理网络在6.3小节部分,介绍了IPMI(Intelligent Platform Management Interface,智能平台管理接口,是一种开放的、标准化的硬件管理接口规范,它定义了一套用于管理和监控服务器、存储设备和其他计算机硬件设备的协议)远程管理技术,以及如何通过带外管理网络实现对GPU服务器的远程监控和管理。IPMI 可以通过多种方式实现,但最常见的是通过集成在服务器主板上的BMC(Baseboard Management Controller,基板管理控制器)来实现。BMC 是一个独立的、低功耗的微控制器,它独立于服务器的操作系统和处理器运行,并通过特定的网络接口(如IPMI v2.0中的KVM-over-IP)与远程管理控制台通信。
第6章深入探讨了GPU集群网络设计,介绍了相关的网络设计方案,使得GPU集群在训练中能够更好的进行数据传输,从而满足大模型时代对算力中心的需求。在该章的最后部分,还介绍了网络边界的设计和实现部分,提到了网络安全的重要性,为构建稳定可靠的GPU集群提供了有力的保障。