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C114訊 10月11日消息（岳明）大模型需要大算力，大算力需要大集群，大集群需要大網絡！

如何去構建這張大網絡，在本周舉行的“Advancing AI 2024”上，AMD給出了明確的答案：全面擁抱以太網，全面擁抱DPU。

UEC加速成熟：Ethernet is the answer

與傳統數據中心存在很大不同，主要由GPU服務器聯網構成的智算中心需要完全不同的網絡架構。

當大模型訓練時，并行計算節點越多，通信效率越重要，智算網絡性能成為集群算力提升的關鍵。但傳統網絡技術難以適應大規模AI集群的發展需求，在實際組網過程中面臨著四大難題：大規模網絡擁塞控制難、突發大象流負載均衡難、巨量鏈路長期穩定運行難、敏感隱私數據安全保障難。

對此，業界有幾種不同的解決方案。比如英偉達主導的InfiniBand，雖然現在市占率很高，但InfiniBand在產業開放性、部署成本方面非常不友好。另外就是從底層革新傳統以太網機制，在最大限度的利用以太網產業開放性和成熟性的同時，重構高擴展、高穩定、高可靠的以太網堆棧，滿足大規模AI和HPC不斷增長的網絡需求。UEC就是該技術路徑的典型代表，通過構建支持RoCE（RDMA over Converged Ethernet）的無損網絡，做到不丟包，支持以太網RDMA，滿足高帶寬和高利用率需求。

在“Advancing AI 2024”上，AMD執行副總裁，數據中心解決方案事業部總經理Forrest Norrod就指出，網絡成為制約AI系統性能的關鍵，平均30%的訓練時間被用來等待聯網；而在訓練和分布式推理中，通信更是占40%-75%的時間。這對于動輒部署萬卡集群的用戶而言是難以承受的。

在他看來，UEC是AI網絡變革的首選：從總體擁有成本（TCO）角度來看，相比較于InfiniBand，以太網下降了50%；可擴展性角度來看，以太網可以支持高達100萬+GPU的超大規模集群部署，遠遠超過InfiniBand；從生態系統的角度來看，UEC聯盟已經有超過97名成員，其中包括微軟、Meta、AMD、博通等眾多大廠，UEC1.0規范也將在明年一季度發布。有意思的是，英偉達在前段時間也加入了UEC。

在“Advancing AI 2024”的現場，不僅是AMD，思科、微軟等多位技術負責人均進行了分享。他們認為在當前的RDMA 環境下，超以太網協議有望支持百萬節點互聯，同時以太網的開放特性，能夠讓諸如LPO等新技術加速滲透，帶來高性價比、高容量、高開放程度的AI網絡。

第三代DPU Salina：以AI速度交付網絡創新

在AMD的AI網絡戰略拼圖中，既有關注底層芯片級互聯的Infinity Fabric，極具性能優勢的在AMD的AI網絡戰略拼圖中，既有關注底層芯片級互聯的Infinity Fabric，但DPU占據了更為重要的版圖。

對于云服務提供商而言，要實現利益最大化，就必須要充分釋放CPU/GPU等算力資源。云服務先驅亞馬遜率先引入了DPU概念和產品，實現將網絡、存儲、管理、安全和監控等工作負載一并卸載，而這也為亞馬遜贏得了市場先機。

DPU的好處得到用戶的廣泛認可。2022年4月，AMD斥資19億美元購買DPU廠商Pensando，并成功實現了第一代Capri和第二代Elba兩大DPU的量產。在“Advancing AI 2024”的現場，AMD正式發布了采用P4引擎的第三代DPU產品—Salina，以AI速度交付網絡創新。

從AMD提供的產品技術規格上來看，Salina采用5nm制程工藝打造，實現兩倍于上一代的性能。而且，AMD Pensando DPU支持軟件前向兼容，節省了應用程序開發所需的時間。在性能方面，Salina最高支持800G（400G*2）網絡，這與AI數據中心網絡演進是完全匹配的，同時Salina支持完全可編程，具備相當的靈活性。

在會議現場，包括IBM云、微軟Azure、甲骨文云、思科等用戶的技術高管也都談到了AMD Pensando DPU在不同應用場景中的價值。微軟Azure主要是用基于DPU的智能交換機來完成SDN解耦，而甲骨文云和IBM云則是硬件上用到DPU卡，軟件上除了使用Pensando提供的SDK和庫，還有定制的邏輯應用，方便客戶添加軟件定義的服務。