LLM 训练过程的网络通信;InfiniBand 真的是 “封闭” 技术吗?
编者按: 为什么训练大语言模型需要如此苛刻的网络条件?InfiniBand 真的是"封闭"技术吗?英伟达在 AI 网络领域的优势究竟从何而来? 文章从 LLM 训练的梯度下降过程切入,生动阐释了为何在包含数万 GPU 的集群中,哪怕一个 GPU 延迟 20 微秒,都会造成算力的巨大浪费。作者随后对比了企业网络、超大规模云网络和高性能计算网络三种场景,指出只有 HPC 网络的设计理念与 AI 训练需求高度契合。文章还破除了一个普遍的认知误区:InfiniBand 并非 Mellanox 或英伟达的私有技术,而是 1999 年由 180 余家企业联合制定的开放行业标准;同样,从 Mellanox 时代就开始推动的 RoCE 协议,也为今天的 AI 以太网方案(如 Spectrum-X 和 UEC 1.0)奠定了基础。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 本文将解析低延迟与低抖动如何主导分布式训练的迭代效率,指出现有传统以太网技术的局限性,并阐释 InfiniBand 为何能成为高性能计算锁步工作负载的默认网络架构。 我们还将厘清一些常见的认知误区(别担心,我在撰写本文前也曾...
