面對(duì)人工智能大模型的迅速發(fā)展及其對(duì)算力資源的急劇增長(zhǎng)需求，單芯片性能提升遭遇瓶頸，同時(shí)通過(guò)Scale Out策略擴(kuò)展多機(jī)集群以增加算力也遇到了局限性。在此背景下，中國(guó)信通院與騰訊攜手GPU、CPU、交換機(jī)芯片制造商、服務(wù)器供應(yīng)商、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等多方力量，共同發(fā)起超大帶寬ETH-X（以太網(wǎng)）超節(jié)點(diǎn)計(jì)劃，旨在通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)合作，構(gòu)建開(kāi)放可擴(kuò)展的HBD（高帶寬域）超節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)樣機(jī)，探索AI算力提升新途徑，為構(gòu)建ETH-X超節(jié)點(diǎn)互聯(lián)開(kāi)放協(xié)作產(chǎn)業(yè)生態(tài)提供支撐。同時(shí)，將共同編制相關(guān)技術(shù)規(guī)范，為行業(yè)樹(shù)立標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)超節(jié)點(diǎn)技術(shù)高質(zhì)發(fā)展。

AI大模型發(fā)展與算力需求

AI大模型的發(fā)展依賴于持續(xù)提升算力。根據(jù)Scaling Law（規(guī)模定理），增大模型規(guī)模與增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量是直接提升AI大模型智能水平與性能的關(guān)鍵途徑。但對(duì)集群算力需求的將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

長(zhǎng)序列是AI大模型發(fā)展的另一個(gè)重要方向。長(zhǎng)序列提高AI大模型回答問(wèn)題的質(zhì)量、處理復(fù)雜任務(wù)的能力以及更強(qiáng)的記憶力和個(gè)性化能力的同時(shí),也會(huì)加大對(duì)訓(xùn)練和推理算力資源的需求1，尤其是對(duì)顯存資源的需求。因此滿足AI大模型發(fā)展需求，算力能力的持續(xù)提升成為一個(gè)重要基礎(chǔ)。

圖1 長(zhǎng)序列帶來(lái)的準(zhǔn)確率收益以及顯存需求

單芯片算力提升遇阻、

scale out集群算力提升受限

當(dāng)前,提升集群算力已面臨一些明顯的制約因素。首先，單芯片性能提升受到HBM容量帶寬增長(zhǎng)趕不上算力增長(zhǎng)速度的限制，內(nèi)存墻問(wèn)題制約算法發(fā)揮。如在典型模型與并行方式下，Nvidia Hopper一代芯片的有效算力(HFU)明顯低于Ampere一代芯片,如圖2所示。另一種通過(guò)Scale out擴(kuò)展集群規(guī)模提升整體算力的方式也受到GBS(Global Batch Size)不能無(wú)限增長(zhǎng)的限制，導(dǎo)致在集群規(guī)模增大到一定程度后，HFU出現(xiàn)明顯下降。最后，模型參數(shù)量增大需要更大的模型并行規(guī)模，模型并行中Tensor并行或MOE類(lèi)型的Expert并行都會(huì)在GPU之間產(chǎn)生大量的通信，并且這部分通信很難與計(jì)算進(jìn)行overlap。而當(dāng)前典型一機(jī)八卡服務(wù)器限制了Tensor并行的規(guī)?；駿xpert并行通過(guò)機(jī)間網(wǎng)絡(luò)，這都會(huì)導(dǎo)致HFU無(wú)法提高。

圖2 不同型號(hào)GPU以及不同規(guī)模集群對(duì)HFU的影響

通過(guò)scale up擴(kuò)大HBD（超帶寬域）的超節(jié)點(diǎn)成為突破方向

HBD（High Bandwidth Domain）是一組以超帶寬（HB）互聯(lián)GPU-GPU的系統(tǒng)2。HBD內(nèi)GPU-GPU通信帶寬是HBD之間GPU-GPU通信帶寬的數(shù)倍。如Nvidia H100 提供900GBps HB帶寬，HBD間GPU-GPU通信帶寬只有100GBps。因此在模型并行中將數(shù)據(jù)量大、無(wú)法overlap的部分限制在一個(gè)HBD內(nèi)完成。

當(dāng)前，HBD限制在一臺(tái)服務(wù)器內(nèi)，典型1機(jī)8卡服務(wù)器是8張GPU卡之間通過(guò)某種HB連接技術(shù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，構(gòu)成一個(gè)HBD=8的系統(tǒng)。然而更大的參數(shù)規(guī)模、更長(zhǎng)的序列長(zhǎng)度、更多的MOE專家數(shù)量、更大的集群規(guī)模，都造成了更多的通信數(shù)據(jù)量。HBD=8的情況下，大量的數(shù)據(jù)通信均需經(jīng)過(guò)HBD間的scale out網(wǎng)絡(luò)，因此通信占比提高、HFU下降的問(wèn)題凸顯。

通過(guò)構(gòu)建更大的HBD系統(tǒng)，以scale up方式提升系統(tǒng)算力是解決上述問(wèn)題的有效途徑之一。如MIT與Meta的研究論文中，通過(guò)建模分析3，論證了擴(kuò)大HBD對(duì)訓(xùn)練性能的提升效果。另外，Nvidia也實(shí)現(xiàn)了不同規(guī)模HBD系統(tǒng)并進(jìn)行了部署與驗(yàn)證4。

圖3 HBD超節(jié)點(diǎn)典型代表與業(yè)務(wù)收益舉例

Nvidia將HB互聯(lián)不僅用于GPU-GPU之間，而是將其應(yīng)用到GPU-CPU/Memory的超大帶寬互聯(lián)，例如GH200、GB200產(chǎn)品。通過(guò)此方式為GPU提供一個(gè)超帶寬訪問(wèn)CPU/Memory的能力。

Nvidia產(chǎn)品具備支持GPU-CPU/Memory的統(tǒng)一內(nèi)存編制以及GPU通過(guò)內(nèi)存語(yǔ)義接口read/write直接訪問(wèn)CPU/Memory的能力，具有更高效、更直接的特點(diǎn)。但其同步操作的方式會(huì)對(duì)時(shí)延進(jìn)行限制，制約可訪問(wèn)CPU/Memory的距離與容量。另外，目前的軟件生態(tài)中，未有支持直接通過(guò)內(nèi)存語(yǔ)義訪問(wèn)CPU/Memory的系統(tǒng)。

相反若使用異步的memory offload方式將降低對(duì)時(shí)延的約束，并發(fā)利用多節(jié)點(diǎn)CPU/Memory，發(fā)揮HB互聯(lián)的帶寬優(yōu)勢(shì)。另外，當(dāng)前memory offload已具備一定軟件生態(tài)上的基礎(chǔ)，例如Zero offload5。

綜上所述，超節(jié)點(diǎn)是一個(gè)以超大帶寬（HB）互聯(lián)16卡以上GPU-GPU以及GPU-CPU/Memory的scale up系統(tǒng)，以HBD超節(jié)點(diǎn)為單位，通過(guò)傳統(tǒng)scale out擴(kuò)展方式可形成更大規(guī)模、更高效的算力集群。超節(jié)點(diǎn)Scale Up的核心需求是超大帶寬（HB），但規(guī)模不需要很大。Scale Out的核心需求是超大規(guī)模。因此Scale Up網(wǎng)絡(luò)與Scale Out網(wǎng)絡(luò)更適合是相互獨(dú)立共存的兩張網(wǎng)絡(luò)。

圖4 Scale Up超大帶寬與Scale Out超大規(guī)模共同構(gòu)建高算力AI集群

ODCC ETH-X計(jì)劃構(gòu)建開(kāi)放超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)

超節(jié)點(diǎn)的核心是HB互聯(lián)技術(shù)，當(dāng)前工業(yè)界已實(shí)現(xiàn)的超節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)均是采用私有技術(shù)與協(xié)議實(shí)現(xiàn)HB互聯(lián)，例如Nvidia的NVLINK。但此類(lèi)私有技術(shù)與協(xié)議由單一企業(yè)進(jìn)行維護(hù)，無(wú)法保證技術(shù)長(zhǎng)期、高效的發(fā)展。另外，從HBD超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品完善角度也無(wú)法保證系統(tǒng)的開(kāi)放，導(dǎo)致無(wú)法形成良性、開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

以太網(wǎng)技術(shù)憑借開(kāi)放的生態(tài)、多樣的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)境，為技術(shù)的長(zhǎng)期演進(jìn)發(fā)展提供支撐。當(dāng)前以太網(wǎng)技術(shù)上從端口帶寬及交換容量方面已具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)基礎(chǔ)。如以太網(wǎng)單端口800G MAC標(biāo)準(zhǔn)已成熟并產(chǎn)業(yè)化，以太網(wǎng)單芯片51.2T交換容量 ETH-switch也已在2023年產(chǎn)品化商用。

目前，以太網(wǎng)HB接口GPU產(chǎn)品的日益豐富，HBD超節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)正逐步依托于以太網(wǎng)互聯(lián)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)向更為模塊化、多元化的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，有效促進(jìn)了多方廠商的積極參與，各廠商專精于系統(tǒng)內(nèi)的不同組件或子系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，顯著提升了HBD超節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品化的多樣性和方案的豐富度，為HBD超節(jié)點(diǎn)技術(shù)長(zhǎng)期演進(jìn)奠定穩(wěn)固基石，確保其在應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)時(shí)能夠持續(xù)進(jìn)化，保持領(lǐng)先的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力與生態(tài)活力。

圖5 ETH-X超節(jié)點(diǎn)參考架構(gòu)與預(yù)期收益評(píng)估

圖6 ETH-X技術(shù)規(guī)范構(gòu)成與項(xiàng)目計(jì)劃

為推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，ODCC網(wǎng)絡(luò)組啟動(dòng)了ETH-X超節(jié)點(diǎn)系列項(xiàng)目。該項(xiàng)目由中國(guó)信通院、騰訊聯(lián)合快手科技、燧原科技、壁仞科技、華勤技術(shù)、銳捷網(wǎng)絡(luò)、新華三、云豹智能、云合智網(wǎng)、盛科通信、立訊精密、光迅科技等合作伙伴共同推動(dòng)，以產(chǎn)品化樣機(jī)以及相關(guān)技術(shù)規(guī)范為目標(biāo)，打造大型多GPU互聯(lián)算力集群系統(tǒng)。該項(xiàng)目計(jì)劃在2025年秋季前完成ETH-X超節(jié)點(diǎn)樣機(jī)軟硬件研發(fā)與相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)驗(yàn)證測(cè)試，同時(shí)發(fā)布ETH-X超節(jié)點(diǎn)技術(shù)規(guī)范1.0。