万卡级超大规模智算集群网络运维挑战及实战
大模型训练任务对于网络要求苛刻,34%的训练中断是由网络引起。RDMA的丢包重传机制将导致带宽利用率快速降低,当丢包率达到千分之1时,训练效率降低明显;
不同于通算,大模型训练任务对于网络要求苛刻,34%的训练中断是由网络引起。RDMA的丢包重传机制将导致带宽利用率快速降低,当丢包率达到千分之1时,训练效率降低明显;动态时延提升将导致GPU利用率明显下降,AI训练应用的优化、网络拓扑配置以及拥塞控制机制是关键因素;在超大规模集群中,34%的故障是由网络引起,其中光模块问题最为突出。
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