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构筑“腾讯云智算”品牌:智能高性能网络 IHN 为 AI 而生

2024/9/27 12:59:56 来源:之家网站 作者:- 责编:-

大模型、AI、算力,是科技行业当前最热门的词汇。大型科技企业纷纷入局,腾讯作为 AI Infra 的主流玩家,在 9 月 5 日开幕的 2024 腾讯全球数字生态大会上发布了新一代大模型“混元 Turbo”,以及 AI Infra 品牌“腾讯云智算”,加速释放 AI 生产力。

其中,腾讯云在大会的“AI 基础设施专场”重磅发布了智能高性能网络 IHN。作为“腾讯云智算”的网络底座,IHN 为“腾讯云智算”的卓越性能提供了坚实的基础。腾讯云网络 VPC 产品负责人王营对 IHN 进行了全面解析,深入分享了 IHN 产品的网络架构和技术创新。

算力集群依赖网络性能

2017 年 Transformer 时代开启,AGI 展现出变革经济社会的巨大潜能,各类基于大模型的 AI 应用,例如聊天机器人、文生图、文生视频纷纷面世。大模型从 GPT3.0 逐步迭代至 GPT4,集群规模也从百卡、千卡、万卡逐步提升至十万卡,展现出 AI 对算力的强劲需求。

数据显示,在过去四年间,推理算力提升了 32 倍,训练算力提升了 16 倍,两者均呈现出陡峭的增长曲线。然而,相比之下,网络带宽的增长仅为 4 倍,这一增速远不及算力的飞跃,导致了网络带宽在支撑快速增长的算力性能时显得力不从心,陷入“拖后腿”的尴尬境界;此外随着芯片厂商加大 GPU 布局,智算中心内出现了越来越多来自不同厂商、不同型号的 GPU,网络侧的“担子”愈加沉重,亟待支持高效的异构组网方案,提高算力性能。

王营谈到了四个挑战:

一是通信带宽,AI 大模型场景需要支撑 PB 级训练数据,GPU 卡间需要频繁通信,训练过程中通信占比最高可达 50%,通信带宽影响算力性能发挥。

二是网络丢包,训练情况下通常使用 RDMA 网络进行加速数据的传输,RDMA 对丢包比较敏感,根据相关研究报告,网络持续出现 0.1% 的丢包,可能会导致 50% 的算力损失。

三是网络延时,AI 训练依赖的 RDMA 网络对延时极度敏感,不同的网络架构延时差最高能够达到 5 倍。

四是网络故障,大规模集群使得网络故障概率水涨船高,算力卡、光模块、线缆均会导致 AI 训练任务出现中断,需要从上次存档点重新训练,将造成算力的巨大浪费。

可以说,算力集群的实战表现,严重依赖底层网络性能,大集群不等于大算力。

高性能网络 IHN 特征详解

面向智算时代,业界首先需要一套大带宽、低延时的无损网络支撑 GPU 的超强算力;其次,需要极简的运维,提供网络自愈和快速排障能力,提升训练效率;最后,需要具备超强的兼容性,满足异构算力接入和上下游计算、存储协同,构建“算存网”一体化方案。

王营指出,腾讯云智能高性能网络 IHN 是基于支撑腾讯万卡集群的星脉网络技术,打造的卓越性能与创新价值的商业化产品,旨在解决传统以太网架构与算力基础设施匹配度低的难题。从架构看,腾讯云智能高性能网络 IHN 分为四个部分:建设系统、控制系统、运维系统、业务网络。

首先是建设系统,一套千卡的 GPU 集群,一天的空闲最高可产生七十万元的闲置成本,可见网络搭建效率的重要性。IHN 提供了从建设到验收到交付的自动化建设系统,通过建模和自动化等多重手段,将千卡集群规模的建设时间控制在 30 天以内。

其次是控制系统。如同建设高速公路需要有信号控制系统,IHN 打造的网络控制系统和端侧控制系统,可实时控制发送报文的路径和效率,提前规避在网络中出现拥塞,实现全局业务流的精准监控、决策和调度,实现分钟级的网络拥塞消除,打造“算力高速公路”。

再次是运维系统。腾讯云 IHN 运维系统,基于端到端全链路信息采集,实现 360 度立体无死角监控,支持毫秒级调度、分钟级定位故障和快速自愈。基于系统化的运维流程,配合大量的自动化排障工具,IHN 可做到网络故障 1 分钟发现、3 分钟定位,最快 5 分钟恢复。

最后是业务网络。IHN 采用了腾讯全自研的网络设备,包括支持 25.6T / 51.2T 容量交换机,200G / 400G 硅光模块。基于多轨道网络架构,实现 AI 流量亲和,路径延时降低 40% 以上。配合腾讯自研的 TCCL 集合通信库,实现异构并行通信,训练效率提升 20%。同时兼容多个厂商、多种 GPU 卡,实现异构卡混合部署。

为适配不同场景下客户的需求,如产权独立、自主可控、按需订阅等,IHN 支持公有云和私有云的交付形态,提供多产品深度协同,一站式的解决方案。王营透露,IHN 产品已在腾讯集团内部深度使用,作为混元大模型 infra 网络底座,支持超万卡集群规模、多型号异构算力接入、分钟级故障自愈能力,向上支撑了超过 700 种集团业务。

基于在腾讯现网业务中的 IHN 应用,每一轮训练迭代,网络利用率基本稳定在 90% 以上高位,相比标准以太网架构提升了 60%;通信在训练过程中占比降至约 6%;各类性能指标均有不同幅度的提升。

结语

面向未来,腾讯云将继续秉承科技创新的理念,持续升级 AI 基础设施能力。据悉,下一代 IHN 产品将推出单网口支持 800G、整机 102.4T 容量的自研交换机,具备单 GPU 直出 3.2T 超节点特性,并支持在网计算能力,为客户提供更高带宽、更强性能的 AI 网络方案,成为企业拥抱智算时代的重要帮手。

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