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【央视新闻客户端】

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的日益普及，对数据中心网络的需求也在增长。

本白皮书分析了AI网络的新要求、独特的AI流量模式，以及如何利用现有技术使以太网网络适应运行高性能AI工作负载。此外，还讨论了Keysight解决方案如何帮助优化AI网络。

支持AI和ML的网络在要求和流量模式上与传统数据中心网络存在显著差异。在传统数据中心和AI数据中心之间，数据的类型、数量和流量模型都有很大的不同。大型AI集群的硬件投资高达数亿美元，通过优化可以显著减少模型训练所需的时间。

在传统数据中心网络中，常见的工作负载包括单个查询或定时作业，如夜间作业。这些工作负载变化很大，流量分布在不同的会话上。整个网络负载在单个链路上均匀分布，随着用户数量的增加而成比例增长。通常，延迟或丢失的数据包不会造成重大问题。例如，银行后端系统处理单个账户余额的网页请求或计算利息的夜间作业。

相比之下，数据中心中的AI集群需要表现得像超级计算机，配备成千上万的图形处理单元（GPU）和数百个CPU及交换机。在AI集群中，所有GPU都致力于解决同一个问题。构建大型语言模型（LLM）可能需要数天或数周时间。通过最快的网络链路相互连接，这些GPU需要移动大量数据，不能在任何链路上丢失数据包或遇到拥堵。因为所有GPU都在处理同一个问题，所以当最后一个GPU完成处理时，任务就完成了。一旦构建完成，LLM可以迁移到较小的GPU或基于CPU的前端计算机系统。然后，用户可以使用模型，看看它在训练期间学到的信息应用得如何。这个过程被称为推理。本文仅讨论后端LLM训练。

扩展传统数据中心时，优化主要取决于比较查询响应的服务级别（SLA）与实际结果。例如，检索支票账户余额的响应可能在毫秒级，而大型夜间作业可能需要数小时。若结果未达预期时效，运维人员可以调整服务器数量和网络速度。

然而，扩展AI集群需要优化构建模型的时间。新模型构建可能需数周或数月。即使缩短几天，也能释放AI数据中心价值数百万美元的GPU，用于下一工作。增加GPU成本高昂，且数量有限。因此，首要优化目标是降低GPU的空闲时间，并在增加容量前消除网络拥塞。

在AI集群中，GPU共同学习以训练模型。任何影响一个GPU的数据包延迟或丢失都可能显著延长任务完成时间，因为其他GPU将处于空闲状态。尽管需要高速网络链路，但这还不够。关键在于配置AI网络，利用现代以太网网络的多种技术避免拥塞。

AI数据中心的网络流量模式与传统数据中心不同。工作负载分布在数百或数千个GPU之间，涉及大量数据的发送和接收。与大小不定的互联网流量不同，AI数据大小具有有限的随机性。AI集群在GPU计算和GPU间共享计算结果之间经历快速、高频率的转换。GPU在发送或等待信息时处于空闲状态。流量可能突发，呈现特定模式，如多个GPU相互发送数据，导致内部拥堵。

AI网络性能衡量的是完成时间最长的流量，而非平均带宽。这些长尾显著影响任务完成时间，进而影响GPU利用率。例如，若平均流量完成时间为150毫秒，但一个GPU的最长完成时间为190毫秒，则所有GPU的实际总体完成时间为190毫秒。详情见图1。

在此例中，某些GPU获取数据速度远快于其他GPU。优化的目标并非将数据尽可能快地移动至特定GPU，而是平衡网络，确保所有GPU几乎同时接收到数据，避免空闲。实际上，这涉及加快慢速流程，减慢快速流程。GPU一旦从彼此处接收到数据，即可启动下一计算周期。这种优化网络能最大化GPU利用率。

类比来说，就像100颗大理石悬挂在网上，网孔仅比大理石略大。若将所有大理石投入网中，部分会迅速落下，但许多会聚在一起，最后一个落下需时较长。若通过某种通道引导大理石入孔，即使第一个大理石通过时间较长，所有大理石整体通过速度将更快。这里的网孔代表网络链路，大理石则代表GPU的流量。

相较之下，传统数据中心流量包含许多不同时间发生的大小不一的流量，连接众多客户端。平衡此类流量网络链路相对简单，有时甚至能自我平衡。然而，AI流量涉及始终向所有节点发送大量流量，平衡难度更大。

在传统数据中心，当链路利用率接近50%时，便会考虑升级。而在AI数据中心，链路利用率可高达90%。即使所有链路速度奇迹般地加倍，链路利用率依然会保持在较高水平。

以太网网络在现今数据中心中占据主导地位，公司可以对其进行优化和配置，以支持AI网络。构建、部署、管理和排查这些网络所需的技能，通常可通过内部资源或外部承包商和顾问获得。公司可以利用这些现有技能，为AI配置以太网网络，避免拥塞影响GPU利用率。

现代以太网协议通过优先级流量控制（PFC）、显式拥塞通知（ECN）、数据中心量化拥塞通知（DCQCN）和分组喷溅等技术，管理数据中心网络的流量和拥塞。让我们简要了解这些技术。

PFC允许交换机在其缓冲区达到特定阈值时，向上游设备发送暂停帧，停止该队列的流量。这种方法虽可防止数据包丢失，但单独使用并非最佳解决方案。网络可能会运行缓慢，队列频繁启停。

ECN则在设备间提供拥塞通知，使发送设备降低流量速率。DCQCN协调ECN和PFC的工作。

DCQCN是一种算法，通过在拥塞开始时降低传输速率，使ECN能够管理流量控制，从而减少PFC的持续时间。调整DCQCN较为复杂，还有其他改善AI网络配置的途径。

在传统的数据中心中，等价多路径（ECMP）是一种常用的路由策略，它通过平衡网络流量来实现网络优化。然而，在AI网络中，由于单个AI流量可能会占满整个链路，这种策略就会面临挑战。对于AI网络来说，更有效的方法是在数据包级别进行网络平衡。例如，数据包喷溅以及其他形式的负载均衡技术，如动态负载均衡、基于小单元的路由和确定性路由，可以将数据包分散到可用的网络链路上。与AI集合通信中的流量相比，这些数据包体积小，可以显著提高链路利用率。

在硬件层面，远程直接内存访问（RDMA）技术允许两个服务器之间的应用程序直接交换数据，无需经过处理器、操作系统、缓存或网络内核。这意味着应用程序可以直接在远程服务器的内存上进行读写操作，无需使用任何服务器的处理器，从而实现更快的数据传输和更低的延迟。基于融合以太网的RDMA（RoCE）在以太网网络中提供了这种机制。

通过结合上述技术和为每种技术设置适当的参数，构建一个无损以太网网络是可行的。?无损以太网网络的协议已经存在，同时也有工具来提供基准测试，所需的管理应用程序，以及网络工程师和架构师的知识体系都已完备。

行业专家们正在为AI开发新的以太网能力和创新技术。比如，超以太网联盟正在致力于标准化高性能以太网能力，并简化配置和管理，作为其AI网络增长路线图的一部分。?挑战在于如何在部署前验证设计和目标。

为了提供AI网络的测试基准，需要模拟AI训练的流量模式，并通过能够模拟GPU和RDMA网络接口卡（NIC）的网络流量发生器发送这些数据。GPU支持RDMA NIC，这使得GPU之间的数据访问变得更快捷。

系统应能够可重复地创建由AI集群中集合通信产生的不同数据模式和大小的场景。这些流量包括模拟队列对（Q-pair）连接和流，生成拥塞通知，执行基于DCQCN的动态速率控制，并提供测试吞吐量、缓存管理以及ECMP哈希的灵活性。

工程团队可以使用支持RoCE v2 / RDMA的网络流量发生器，在实验室或灰度环境中根据性能测量结果对设计进行改进，而不依赖于GPU加速卡。一个有效的AI网络优化解决方案应具备定义AI系统配置以模拟工作负载的灵活性，包括GPU的数量、NIC的数量、拥塞控制设置（如PFC和DCQCN）、数据大小、Q-pair特性以及模拟NIC的配置，灵活的配置可以使基准测试更高效和可重复。进行不同数据大小的基准测试，提供完成时间、算法和总线带宽等关键性能指标的结果是优化AI网络的重要步骤，了解单个RoCEv2 Q-pair的统计指标细节对于排错和定位也很关键。

AI数据中心网络的要求和流量模式与传统数据中心网络有显著差异。优化AI网络的范式不同，人们期望网络能够以接近满载和无损的方式运行。一个关键策略是优化网络以提升GPU利用率。虽然有许多传统以太网的调优方法，但效果并不直观、复杂程度高。

Keysight的工具用于提供基准测试和优化AI网络，工具充分利用了现有的数据中心工程技能、知识体系和测试方法学，可以避免手动、耗时的操作。有了这些工具，网络架构师可以使用Keysight AI（KAI）数据中心构建器来模拟网络负载和GPU行为，结合硬件仪表方案，主动识别瓶颈并调整网络配置，调优网络性能。从而最终显著提升GPU利用率——最小化资源浪费并大幅降低网络GPU的开支。

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