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GPU 网络基础,Part 2(MoE 训练中的网络挑战;什么是前、后端网络;什么是东西向、南北向流量)

编者按: 在大规模人工智能模型训练日益依赖分布式 GPU 集群的今天,我们是否真正理解支撑这些系统高效运行的网络架构?数据如何从存储设备抵达 GPU?训练过程中不同并行策略又如何对网络提出截然不同的挑战? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:现代 AI 训练系统必须通过严格区分前端与后端网络,并针对数据并行、流水线并行和专家并行等不同通信模式进行协同优化,才能有效应对日益复杂的网络拥塞与延迟问题。 文章首先厘清了"前端网络"与"后端网络"的功能边界,强调将关键训练流量隔离在高性能后端网络中的必要性;接着深入剖析了三种主流并行训练策略 ------ 数据并行带来的全局同步压力、流水线并行对拓扑感知调度的依赖,以及专家并行引发的非均匀突发流量;最后以 DeepSeek-V3 混合专家模型为例,展示了如何通过算法、通信内核与硬件协同设计,实现计算与通信的高效重叠,从而突破跨节点训练的瓶颈。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 01 前端网络 vs 后端网络 上次我们探讨了大语言模型预训练中的 GPU 间通信,重点分析了与邻近 GPU 的高速高带宽连接(如通过 NVLi...

再见 greenplum_path.sh,你好 cloudberry-env.sh

Apache Cloudberry™ (Incubating) 是 Apache 软件基金会孵化项目,由 Greenplum 和 PostgreSQL 衍生而来,作为领先的开源 MPP 数据库,可用于建设企业级数据仓库,并适用于大规模分析和 AI/ML 工作负载。 GitHub:https://github.com/apache/cloudberry 本文翻译自 Apache Cloudberry 官方博文 https://cloudberry.apache.org/blog/from-greenplum-path.sh-to-cloudberry-env.sh,译文较原文有所调整。 概述 本文主要介绍 Apache Cloudberry 项目针对与用户直接接触的 greenplum_path.sh 脚本文件进行重命名的过渡计划,以确保与 Apache Cloudberry 官方品牌标识保持一致,并且遵循 ASF 商标政策。本计划将分两步走,旨在透明并最大限度地降低对用户的干扰。 背景:为什么需要进行此更改 随着 Apache Cloudberry (Incubating) 不断走向成...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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