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...