秒速赛车:支撑AI的高性能数据中心网络架

2018-02-18 23:36| 发布者: | 查看: |

  秒速赛车平台近日,工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,意在加快人工智能从战略到落地,推动人工智能和实体经济深度融合。在新工业革命的背景下,大数据、计算力、算法等快速迭代,正驱动人工智能进入新阶段。2017年Q3,全球AI公司融资金额突破77亿美元,是2012年的70余倍。可能会有人说这是“泡沫”,而我更愿意相信这是人工智能发展的必然结果。

  在AI技术的应用过程中,各个企业都在寻找能够更好支撑高性能计算的基础网络解决方案。在《数据中心基础网络架构最佳实践及未来发展趋势》这篇文章中,我分享了如何设计一个稳定可靠的数据中心网络,下面我们再来探讨支撑AI应用的高性能无损网络应该如何设计。

  前面提到大数据、计算力、算法等快速迭代,正驱动人工智能进入新阶段,而这些技术的实现对网络的低时延、无丢包、高性能这三个方面提出更高要求。

  高性能和无丢包比较好理解,就是指网络带宽性能的提升以及网络中不存在拥塞导致的丢包。产生时延的环节较多,要实现端到端的低时延,需要多角度分析:

  其中,光电传输时延和数据串行时延相对较小,且很难通过架构设计来优化,我们应重点关注主机处理时延和设备转发时延。在各大企业积极寻求的高性能计算方案中,基于以太网的RDMA(Remote Direct Memory Access)凭借其高性能和低成本优势逐渐取代InfiniBand而成为主流技术。RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet)技术基于UDP协议,对于建设支撑AI应用的高性能无损以太网络变得尤为重要。

  在这里,我以25G网络为例,结合业界主流产品形态,分享AI网络架构设计和实现思路。

  让 核心设备全线速高性能转发,核心之间不互联,采用Fabric架构,隔离核心故障,最大程度降低核心故障的影响;

  让 TOR上下行收敛比严格实现1:1,通过提高核心设备接口密度扩展单集群服务器规模;

  POD内收敛比和上行带宽根据集群带宽需求灵活配置,适用与非AI应用混合部署

  在数据中心网络中,PFC和ECN功能将部署在Leaf和Spine设备上。PFC作用于设备互联端口,通过反压影响上游端口队列的发送速率,而ECN是作用在设备转发过程,最终影响的是数据流的发送方,通过降低某条数据流发送速率规避数据丢包。

  PFC 机制将以太链路上的流量区分为不同的等级,基于每条流量单独发送“不许可证”。相对于PAUSE帧而言,PFC可以将链路虚拟出8条不同等级的虚拟通道,当某条通道出现拥塞后不会影响其它通道。

  RoCEv2 定义了RoCEv2 Congestion Management (RCM ),其中拥塞管理用的特性ECN(RFC 3168)是在交换机出口(egress port)发起的拥塞控制机制。当交换机的出口buffer达到设定的阈值时,交换机会改变数据包头中的ECN位来给数据打上ECN标签,当带ECN标签的数据到达接收端以后,接收端会生成CNP(Congestion Notification Packet)并将它发送给发送端。CNP包含了导致拥塞的flow或QP的信息,当发送端收到CNP后,会采取措施降低发送速度。

  由于PFC作用于整个队列,而ECN只针对产生拥塞的具体会话,在设置PFC和ECN相关水线时,应做到先触发ECN后再触发PFC。

  从外卖订单和叫车订单的智能调度,到电商平台的智能推荐,再到人脸识别支付以及即将实现的全自动无人驾驶汽车量产,AI技术的应用已在方方面面影响着人们的生活和工作,让大家的生活越来越便捷、时间利用越来越合理。但。

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