第二代SHARPv2在HDR时代推出,支持更大的message size,如1GB至2GB,以满足AI训练时大量数据通信的需求,这对深度学习和神经网络等AI应用性能提升显著。到了SHARPv3,在交换机中集成了更多的引擎。每个ASIC中集成了数十个SHARP引擎,使得性能比上一代提升了32倍,由于每个ASIC中都有多个引擎,这使得SHARPv3非常适合多租户的...
3、目前业界在网计算主要是infiniband(无限带宽技术)方案的sharp(scalablehierarchical aggregation and reduction protocol,可扩展分层次聚合和归约协议)技术,在交换机芯片中集成了计算引擎单元,可以支持16bit、32bit及64bit定点计算或浮点计算,可以支持求和、求最小值、求最大值、求与、求或及异或等计算,可以支持barrier...
应用场景竖井式方面,现有在网计算系统设计需要综合考虑设备能力和应用场景,不同场景下待处理的数据结构和数据类型有所不同,目前尚缺乏跨应用场景的通用系统设计。协议实现封闭化方面,Infiniband 体系架构中已引入Sharp [5]在网计算能力,但 Infiniband 实现封闭,和开放的产业生态不兼容。编程范式不友好方面,目前应用程序开...
随着云计算数据中心的快速发展,云计算应用对数据中心网络延迟和带宽提出了越来越严格的要求,减小延迟,缓解拥塞就成为关键问题。Mellanox率先提出了SHARP模型,在Infiniband交换机内部每个端口部署RDMA引擎,接收报文并还原数据,进行应用加速。最典型的应用就是MPI的聚合通信操作的卸载,对机器学习等算法加速有明显的优化。从此,...
在网计算(NACA)技术白皮书解读 中国移动陆璐 2023年8月 中国移动充分发把握算力时代发展脉络,以网强算提出“算力网络”全新理念,两年多来持续开拓创新,全力推进算力网络发展,形成一系列创新成果,在业界取得了广泛共识,引起了巨大反响 算力网络的发展经过三个阶段的发展,逐渐深化 起步阶段:泛在协同发展阶段:融合统一跨越...
Panda教授是目前最流行的MPI通信库 – MVAPICH的创始人,他谈到了在现代高性能计算中心已经纷纷转向使用多种计算部件组成的异构算力中心,并介绍了他的团队主持开发的MVAPICH,HiDL,HiDB等软件中间件项目的最新进展和成果,以及如何使用RDMA,GPU Direct RDMA和SHARP等网络计算技术进行性能优化,使用DPU实现异步集合通讯等。
在网计算使用网络设备进行近数据计算，可以在线速处理的同时完成流量压缩，同时缩短数据传输路径，很大程度上解决了上述痛点问题。目前，在网计算技术在智能计算及超算领域已有部分研究成果和产业应用。例如基于在网计算实现分布式机器学习模型训练加速以及基于Infiniband技术提出的Sharp技术可以加速HPC等大规模计算密集型任务。【...
在网计算使用网络设备进行近数据计算,可以在线速处理的同时完成流量压缩,同时缩短数据传输路径,很大程度上解决了上述痛点问题。目前,在网计算技术在智能计算及超算领域已有部分研究成果和产业应用。例如基于在网计算实现分布式机器学习模型训练加速以及基于Infiniband技术提出的Sharp技术可以加速HPC等大规模计算密集型任务。
以机器学习中的主要操作Allreduce为例,通过SHARP技术,所有经过交换机的数据都会在交换机上做Allreduce操作,从这个交换机出去的数据就是汇聚完成后的结果,大大降低了向下一级传输的数据量,经过层层汇聚之后,服务器的得到的数据只是一个已经完成了所有归约操作的数据,直接就可以使用,这样既可以让应用获得更多的CPU计算...
在网计算使用网络设备进行近数据计算,可以在线速处理的同时完成流量压缩,同时缩短数据传输路径,很大程度上解决了上述痛点问题。目前,在网计算技术在智能计算及超算领域已有部分研究成果和产业应用。例如基于在网计算实现分布式机器学习模型训练加速以及基于Infiniband技术提出的Sharp技术可以加速HPC等大规模计算密集型任务。