模型越来越大，需要的 GPU 越来越多；与此同时 GPU 性能也在不断增强，配套的网络带宽也不断增加到 400G（Blackwell GPU 甚至需要到 800 Gbps）。Ranking 模型还在迁移到 GPU 的早期阶段，但使用 GPU 的规模也在不断增加；而 LLM 通常需要使用更大规模 GPU。在构建这种规模的网络的同时保持高性能 GPU 间通信很有挑战。
Meta 在其 LLaMA 3 技术报告中简单提到用于训练 LLaMA 3 的大规模 GPU 集群，不过在报告中并没有详细介绍其集群的构成以及相应的网络解决方案。Meta 最近发布了相应的 Paper，我们这里进行简单介绍。
对应的论文为：Proceedings of the ACM SIGCOMM 2024 Conference: RDMA over Ethernet for Distributed Training at Meta Scale对应的 Meta Blog：RoCE networks for distributed AI training at scale - Engineering at Meta
02摘要
近年来，AI 模型的计算密度和规模都快速增长，推动了高效、可靠的专用网络基础设施的建设。本文中，Meta 作者介绍了其用于分布式 AI 训练的 RoCE 网络设计、实现和运维。
其设计原则涉及对工作负载的深刻理解，作者将这些间接转化为各种网络组件的设计：
03 引言
3.1 IB & RoCEv2
RDMA 是一种硬件辅助通信加速的行业标准，RDMA 实现了 “verbs” API，比如读和写（可以参考：RDMA Verbs API - NVIDIA Docs）。与基于 TCP/IP 的通信不同，基于 TCP/IP 的通信中，数据包需要先发送到内核，然后再复制到 CPU 内存中，而 RDMA 绕过了发送方和接收方的内核，直接从应用进程内存中传递数据。如下图所示：
如下图所示为几种常见的 RDMA 方案，现在比较常见的是 IB 和 RoCEv2：
IB 是 NVIDIA 提供的一种专用的高性能计算网络技术，具有专用的网络架构和硬件设备，IB 使用专用的 InfiniBand 协议栈，包括物理层、链路层、网络层和传输层，专门设计以优化高性能计算和低延迟通信。 RoCEv2 是一种在标准以太网基础上实现 RDMA 的协议，RoCEv2 使用常见的以太网交换机和网卡，因此更容易与现有的以太网基础设施集成。RDMA verbs 消息封装在以太网/IPv6/UDP 数据包中，并通过常规以太网络进行传输，打包/解包封装在 RDMA NIC 硬件中处理。如下图所示为对应的 RoCEv2 Packet Format：
3.2 集合通信（Collective Communicatin）
集合通信库（如 NCCL）充当训练工作负载和 NIC 之间的软件抽象，通过 verbs API 层提供接口。它将集合通信原语（如 AllReduce）转换为逻辑拓扑实现（如 Ring 或 Tree），并进一步将这些分解为 GPU 之间基于 verbs 的 P2P 数据传输。这些传输需要 GPU-to-RDMA NIC 支持。集合通信库在源和目标 NIC 之间创建的队列对（Queue Pairs, QP）协调 verbs 调用。例如，NCCL 使用 RDMA 写入操作实现所有集合算法和 P2P 语义（具体可以参考 NCCL 的 ISSUE why uses rdma write for default ib traffic · Issue #609 · NVIDIA/nccl · GitHub）。
如下图 Table 1 列出了主要集合通信原语的特点以及每种集合通信的要求：
3.3 训练工作负载
为了了解生成环境中实际的工作负载，作者利用 Chakra（[2305.14516] Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces） 收集了 2023 Q4 期间大约 30K 个随机选择的训练任务的集合通信数据。如下图 Figure 1:
（a）Job 大小趋势：这里主要是分析 GPU <= 128 的情况，也就是不包含大规模的 LLM Job。可以看出，Job 的 GPU 数通常是 8 的整数倍，这是因为单机 8 个 GPU，此外，作者也不推荐使用小于 8 卡运行（PS：小于 8 卡确实容易导致碎片化问题，但是有些小型任务也确实没必要使用 8 卡 H100，不过也许 Meta 有 A100 集群，可以让小型任务跑在 A100 上）。 （b）通信类型分布：基于 DDP 的任务中，AllReduce 和 AlltoAll(v) 占绝大部分；基于 FSDP 的任务中，会额外多了一些 AllGather 和 ReduceScatter。如下图 Figure 2 所示为不同模型中各类通信原语实际通信 Message 大小（通信的元素数量）的分布，可以看出，不同模型的 Message 大小变化很大：
每个集合通信操作中 GPU 数量的趋势：无论是 Ranking Job，还是 LLM Job，每个集合通信操作中 GPU 的数量并没有与 Job 大小以相同的速度增长。这是因为在大规模训练中会使用多维并行策略，这有助于限制最大集合通信操作中 GPU 的数量，即使运行的 Job 中有成千上万个 GPU。因此，本文中的其他部分主要关注涉及 16-128 个 GPU 的集合通信操作。
3.4 Shallow Buffer Switch & Deep Buffer Switch
在网络交换机设计中，缓冲区（Buffer）是用来临时存储数据包的内存区域，通常用于应对网络流量高峰或者临时的拥塞情况。根据缓冲区大小的不同，交换机可以分为浅缓冲交换机（Shallow Buffer Switch）和深缓冲交换机（Deep Buffer Switch）。
Shallow Buffer Switch 小缓冲区：每个端口通常配置有相对较小的内存缓冲区（例如几百 KB 到几 MB）。 低延迟：由于缓冲区较小，浅缓冲交换机通常具有较低的转发延迟，适合延迟敏感的应用场景。 适用场景：浅缓冲交换机通常用于低延迟、高性能的环境中，当网络流量相对稳定且网络拓扑设计良好时，浅缓冲交换机的性能表现良好。 Deep Buffer Switch 大缓冲区：每个端口配置了较大的内存缓冲区（可以达到几十 MB 甚至更多），能够存储大量的数据包。 高缓冲能力：深缓冲交换机在面对突发流量或持续拥塞时，可以有效防止数据包丢失，因为其缓冲区能够在网络拥塞期间存储更多的数据包。 适用场景：深缓冲交换机适合那些存在大量突发流量或复杂流量模式的环境，如数据中心的边缘路由、以及需要应对突发流量的大规模分布式系统。比如 NVIDIA 的 SN4000 系列以太网交换机都是 64MB 的 fully shared buffer（https://nvdam.widen.net/s/6269c25wv8/nv-spectrum-sn4000-product-brief）如下图所示；而最新的 SN5000 系列也只有 160MB 的 fully shared buffer。
而 ARISTA** 的 7800R3 系列交换机都采用 Deep packet buffer，最多可以达到 24GB/line（7800R3 Series Data Center Switch Router）
3.5 DSCP-based PFC
在传统的以太网中，流量拥塞时会导致数据包丢失，从而影响网络性能。为了解决这个问题，出现了优先级流控（PFC, Priority Flow Control），它通过暂停某些优先级的流量来防止拥塞，但PFC 是基于端口优先级（CoS, Class of Service）进行控制的。
DSCP 是一种在 IP 头中用于标识 IP 包优先级的字段。通过在 PFC 中引入 DSCP 字段，网络设备可以根据 IP 数据包中的 DSCP 值来识别不同的流量类别，并根据这些类别实施更加细粒度的流量控制策略。
相比传统的基于 CoS 的 PFC，DSCP-based PFC可以实现更精确的流量分类与管理，因为DSCP 字段的范围更广，可以定义更多的优先级和流量类别。因此，DSCP-based PFC 允许网络管理者在处理流量拥塞时，针对不同的流量类型采取不同的流控策略，避免对关键应用的影响，同时确保其他低优先级的流量不会完全丢失。
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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L2.1 API接口 L2.1.1 OpenAI API接口 L2.1.2 Python接口接入 L2.1.3 BOT工具类框架 L2.1.4 代码示例 L2.2 Prompt框架 L2.3 流水线工程 L2.4 总结与展望阶段3：AI大模型应用架构实践
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内容：
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总结
**总结**：本文详细探讨了随着AI模型计算规模和复杂性的不断增长，尤其是在处理大模型（如LLMs）训练时对高性能计算和网络的极高要求。文中介绍了Meta在其大规模AI训练中如何通过设计和实施基于RDMA over Ethernet (RoCE)的网络解决方案来提升性能和效率。关键内容涵盖网络拓扑、路由、传输（特别是使用RoCEv2进行RDMA通信）、运维及面对的训练工作负载特点等方面。
### 关键技术要点：
1. **RDMA通信**：介绍了RDMA及其优点，即在发送和接收数据过程中绕过了操作系统的内核，实现了高效的数据传递，这对于分布式训练场景尤为关键。
2. **网络拓扑**：采用专门的后向网络以支持AI硬件的快速迭代。
3. **路由策略**：应对负载不均衡和突发流量的多次迭代路由方案，优化流量分布。
4. **拥塞管理**：初期尝试使用DCQCN但放弃，转而通过集合通信库来更有效地管理网络拥塞。
5. **运维工具与故障排查**：分享大规模AI网络的运维经验和故障处理实践。
6. **RoCEv2 vs. IB**：讨论了两种主流的RDMA实现方案（RoCEv2与InfiniBand）的优势及差异。
7. **集合通信**：重点解释了集合通信原语及其在大规模AI训练中的使用场景和优化策略，例如AllReduce、AlltoAllv等。
8. **工作负载特性**：通过对大量训练任务的分析，揭示AI工作负载的实际模式和特性。
### 未来学习与实践方向：
针对想学习和实践LLM（大型语言模型）的个人和团队，本文也提出了系统化的学习路线和丰富的学习资源，包括基础理论、API应用开发、应用架构实践、及模型私有化部署等内容。建议通过学习资料、视频教程和行业报告来系统地提升自己的能力。
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总的来说，这篇文章为大规模AI训练和高效网络通信的实现提供了详实的技术洞察和宝贵的经验分享，为从业人员提供了极具参考价值的指引。