根据这个AMD MI325X的规格表,其中Scale-up网络是7个Infinity Fabric™ Links——xGMI的物理层与可以与PCIe复用,所以每条链路128 GB/s就相当于PCIe Gen 5 x16的双向带宽,一共896GB/s(折算到单向为448GB/s,比NVLink4略低)。 如果单芯片UALink 200Gbps能做到56-64 lane,其Scale-up互连带宽将达到1,120GB/s...
Scale-Out、Scale-Up是目前广受关注的两大智算网络技术。Scale-Out通过以太网或Infiniband,实现GPU之间的RDMA功能,即所谓的前端网络。Scale-Up则用于GPU之间高速互连,可以实现跨GPU的内存读写,也称后端网络。从本质上来看,Scale-Out、Scale-Up都是为了实现GPU之间内存方面的数据传输,那么二者的本质区别是什么?为什么不...
2023年后的主流大语言模型(如GPT-4、ERNIE4.0、Llama3...)均采用Decoder-Only架构,核心原因正是 Decoder-Only架构比其它两个架构更简单、更通用,在计算能力飞速发展的大趋势下, Decoder-Only架构拥有更大的Scale up的潜力 -- 即保持核心架构不变的情况下,通过增加训练数据,扩大模型参数规模和提升计算能力,可以进一...
在当下的AI智算网络中,也存在Scale-up和Scale-out两张网络,Scale-up是GPU之间高速互连,可以实现跨GPU之间的内存的读写;Scale-out是通过ETH/IB实现GPU之间的RDMA功能的网络,正是因为Scale-up和Scale-out两张网络的搭配使用,才造就了当今的AIGC大模型。 AIGC为何要区分Scale-out与Scale-up网络? 简单来说,虽然Sca...
即,大概率我朋友做出来的Scale-Up网络是分层次的,最上层Clos,下层。。。 我知道很多人会跳出来不满意,好好一个Scale-Up网络还分层次,不爽、不爽,但是没办法啊,互联的最简单的属性是距离感,不同的距离,会有不同的最优解。只有Nvidia这把业界各项技能树点满之后搞出不分层的杂技,只能利用距离和分层来破局。
但解决Scale-up后枢纽内越来越多站点的接入和站点间运力问题,以及Scale-out后越来越多枢纽的连接和运输问题,则需要构建更好的运输能力,即互联通信的能力。与此同时,我们也观察到数据中心整体规模和实际性能&效率提升的天花板,更多地从以往算力的约束转变为互联通信的约束。换而言之,我们认为未来集群效率的提升重点会从...
1. Scale up:带宽升级压力更大,铜连接等核心受益 - 超节点内部:AI大模型训练依赖大规模分布式并行训练,需更大规模并行计算,单服务器内部GPU数量增加,通过Scale Up实现更多GPU互联形成超节点。如英伟达超节点定义为DGX Pod,其内部GPU规模不断扩大。分布式训练有数据并行、流水线并行和张量并行三种策略,张量并行对网络...
- Scale up：- 带宽升级压力更大：AI大模型训练依赖分布式并行训练架构，其中张量并行对通信要求最高，随着模型规模增加，服务器内带宽需求快速提升，建立更大带宽的超节点成为趋势。- 超节点规模：英伟达超节点规模不断升级，谷歌和UALink也在扩大超节点规模，目前市场以英伟达方案为主流。- 带宽提升驱动内部互联密度...
- NVLink超节点可以有576个Nodes,通过NVSwitch互联。 - 业界观点分为超节点应尽量做大和超节点不需要太大两派。 - 超节点大小由scale-up switch的Radix决定,业界能力为64或128。 - 超节点是一个池化资源,规模越大效果越好。 - 超节点成本问题正在努力解决,希望提升带宽而成本只提升2倍。
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