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AI-FlexiForce智算中心網(wǎng)絡(luò)解決方案

無界算力，聯(lián)接未來

面向下一代AI云服務(wù)的智算中心網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，AI-FlexiForce智算中心網(wǎng)絡(luò)解決方案，以其高吞吐、大帶寬、高可用的特性，可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、AIGC多種業(yè)務(wù)場景，助力客戶構(gòu)建萬卡級(jí)別的智算中心網(wǎng)絡(luò)，支撐AI業(yè)務(wù)快速發(fā)展。

智速DDC高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)解決方案
建設(shè)下一代AI云服務(wù)的智算中心網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)
隨著AIGC的高速發(fā)展，全球各大云服務(wù)商也推出了屬于自己的大模型和對應(yīng)的AI云服務(wù)，加速計(jì)算服務(wù)器迅猛發(fā)展的同時(shí)，
也加快了云用戶對AI加速卡的部署進(jìn)程。因此，如何在AI云服務(wù)這個(gè)業(yè)務(wù)模式中保持強(qiáng)有力的競爭力，提升集群的GPU效率變得尤為關(guān)鍵。
節(jié)點(diǎn)規(guī)模對訓(xùn)練效率的影響
單純提升服務(wù)器節(jié)點(diǎn)規(guī)模，集群計(jì)算效率反而下降
節(jié)點(diǎn)規(guī)模對訓(xùn)練效率的影響
帶寬對訓(xùn)練效率的影響
服務(wù)器集群的通信帶寬已成為提升分布式訓(xùn)練效率的瓶頸
帶寬對訓(xùn)練效率的影響
動(dòng)態(tài)時(shí)延對訓(xùn)練效率的影響
網(wǎng)絡(luò)擁塞導(dǎo)致動(dòng)態(tài)時(shí)延高，降低GPU利用率，訓(xùn)練時(shí)間延長
動(dòng)態(tài)時(shí)延對訓(xùn)練效率的影響
丟包率對于訓(xùn)練效率的影響
RDMA丟包重傳導(dǎo)致帶寬利用率快速降低，丟包率達(dá)到1%，嚴(yán)重影響訓(xùn)練效率
丟包率對于訓(xùn)練效率的影響
AI-FlexiForce智算中心網(wǎng)絡(luò)解決方案
構(gòu)建萬卡級(jí)超大規(guī)模智算中心網(wǎng)絡(luò)
DDC二級(jí)組網(wǎng)
DDC三級(jí)組網(wǎng)
NCF數(shù)量 40臺(tái)
NCP數(shù)量 96臺(tái)
NCP組數(shù) 12組
400G網(wǎng)口數(shù) 1728個(gè)
AI服務(wù)器數(shù)量 216臺(tái)

一個(gè)AI服務(wù)器配備了8張1*400G網(wǎng)卡

DDC二級(jí)組網(wǎng)
方案價(jià)值
提升算力
提升算力
滿足AI集群大規(guī)模組網(wǎng)要求的同時(shí)
提升網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率20%以上
GPU利用率8%以上
優(yōu)化帶寬
優(yōu)化帶寬
采用Cell分片技術(shù)
讓數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)發(fā)負(fù)載更均衡
從而有效降低長尾延時(shí)
保障AI集群的低延時(shí)穩(wěn)定傳輸
無損傳輸
無損傳輸
利用信令調(diào)度的VOQ技術(shù)
保障業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在集群內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)不丟包
達(dá)到無損傳輸?shù)男Ч?/div>
成熟開放
成熟開放
基于成熟的Cell+VoQ的芯片技術(shù)
大規(guī)模應(yīng)用的芯片方案
開放生態(tài)，無廠商鎖定
明星產(chǎn)品
媒體報(bào)道

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