Engineering at Meta
·
用于大规模分布式AI训练的RoCE网络
💡
原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
📝
内容提要
Meta在ACM SIGCOMM 2024会议上分享了他们在大规模分布式AI训练工作负载中使用的网络细节，包括采用RDMA over Ethernet技术构建数据中心网络、设计路径固定方案以提高网络流量均衡和路由效率、优化集体流量模式以改善网络拥塞控制。这些设计对分布式AI训练基础设施的发展至关重要。
🎯
关键要点
- Meta在ACM SIGCOMM 2024会议上分享了大规模分布式AI训练工作负载的网络细节。
- AI网络连接数万GPU，支持大规模模型训练。
- Meta采用RDMA over Ethernet技术构建数据中心网络，优化了网络流量均衡和路由效率。
- 构建专用的后端网络以支持分布式训练，前端网络用于数据摄取和日志记录。
- AI区采用两级Clos拓扑结构，支持大规模GPU互联。
- 为解决训练流量的低熵和突发性问题，Meta设计了路径固定方案。
- 通过增强的ECMP和队列对（QP）扩展，提高了网络流量的性能。
- 在400G部署中，Meta未使用DCQCN，而是依赖PFC进行流量控制。
- 接收驱动的流量接纳机制限制了网络中的在途流量，优化了性能。
- Meta的网络基础设施将随着GenAI工作负载的快速增长而迅速演变。
➡️
