演讲嘉宾 | 席永青

AI 训练场景的算力 Scaling 核心是网络，依赖于大规模、高性能的数据中心网络集群来实现算力的规模扩展，为此，阿里云设计了 HPN7.0 架构系统，基于 Ethernet 来构建超大规模、极致性能的网络互联。

本文整理自阿里巴巴资深网络架构师席永青在 AICon 2024 北京《大模型基础设施构建》专题的演讲“网络驱动大规模 AI 训练 - 阿里云可预期网络 HPN 7.0 架构”，内容经 InfoQ 进行不改变原意的编辑。

大家好，我是席永青，来自阿里云。阿里云的 PAI 灵骏想必大家都熟悉，已经是 AI 领域的标杆算力平台，服务了众多知名的 AI 大模型公司。我有幸负责灵骏智算集群网络架构设计。今天非常高兴有机会在 AICon 这个优秀的平台上与大家交流，希望能够与各位进行深入的探讨。

我在阿里云工作已经有近十年的时间，专注于数据中心网络架构和高性能系统的设计。从 2021 年开始，我专注于 AI 智算领域，负责智算集群网络的规划演进。在大模型还未如此火热之前，阿里云就开始设计 AI 计算的万卡集群。回顾整个过程，智算最初在自动驾驶领域应用较多，许多自动驾驶客户希望通过 AI GPU 集群进行视觉模型训练，在 2021 年阿里云就非常有远见地构建了第一代万卡集群，当时我们称为 HPN 6.0。

这几年来，从网络到 GPU、机器、整个 IDC，再到平台系统和上层 AI 模型框架，AI 基础设施领域的发展速度非常快。我有两点明显的感受：第一，随着 GPT 的爆发，我们几乎每天都需要更新知识库，虽然网络是底层技术，但也需要密切关注模型发展和框架变化带来的对网络使用上的变化，也包括 GPU 硬件更新迭代对网络互联和带宽的影响等。第二，集群规模的迅速变化，从一开始的千卡 GPU 到现在万卡十万卡规模，如果没有前瞻性的技术储备和规划，基础设施将面临巨大的挑战。

我今天要分享的内容主要分为四个部分，首先我会介绍高性能网络系统的发展历程以及它目前所处的阶段。接着，我会探讨在构建大规模 GPU 集群，比如万卡甚至十万卡集群时，对于网络来讲最关键的要素是什么。接下来，我将重点介绍阿里云 HPN 7.0 架构，它是阿里云 PAI 灵骏智算集群的核心网络技术。最后，我将展望以 GPU 为中心的基础设施及其高性能网络系统的未来发展趋势。

在座的可能有些是网络领域的专家，有些可能是更上层的系统、AI 平台或算法的专家，还有一些可能是 GPU 领域的专家，希望在今天的分享中，我能回答大家三个问题。第一个问题是网络对于 AI 计算意味着什么，网络在整个 AI 计算系统中扮演的角色以及它的重要性。第二个问题，如果你的公司正在做 AI 模型相关工作，无论是在构建大模型平台还是自行研发大模型，基础设施网络的方向应该如何选择。第三个问题是，一旦确定了网络方向，网络方案和一些关键技术点应该如何实施。

让我们回顾一下网络的整个发展历程。在 2000 年左右，互联网刚刚兴起时，网络主要是由设备供应商提供的基础设施，用于支撑 IT 业务系统。那时，数据中心开始起步，电商业务如淘宝，搜索业务如百度、Google 等开始规模化使用数据，产生对数据中心大规模计算的需求。那时，数据中心内部主要使用 TCP 协议，那时的 TCP 能够满足算力连接服务的需求，随着摩尔定律的持续推进，CPU 不断升级，TCP 的能力也随之提升，网络并没有成为瓶颈。

随着云计算和大数据的兴起，网络进入了第二个发展阶段。在这个阶段，因为集群规模的扩大，网络的规模和稳定性要求以及带宽需求都在增加。这时，网络进入了软件定义网络（SDN）的时代，这是许多网络专业人士都熟悉的一个时代，诞生了许多新技术，也涌现了许多网络领域的创业公司。

随着云计算数据中心的进一步扩大，AI 智算时代逐渐到来。智算集群与传统云计算数据中心有很大的不同，它对网络的要求也截然不同。这也是我接下来要分享的重点，希望带大家了解为什么在 AI 数据中心中，网络如此重要，网络在其中扮演了多么关键的角色。我们目前正处于第三个阶段，这个阶段的网络技术架构的发展将决定 AI 计算规模化发展的趋势，这是接下来讨论的重点。

在讨论集群算力中网络所扮演的角色之前，我们首先需要明确 AI 基础设施的关键要求。对于 AI 基础设施来说，一个至关重要的要求是训练时间。训练时间对于业务创新至关重要，因为它直接关系到公司是否能高质量得到 AI 模型，是否能快速将产品推向市场，同时这个过程中训练时间所带来的创新迭代效应也将更加明显。

训练时间的关键因素包括模型的时间加上中断时间。其中模型训练的时间，与整体计算量有关，在模型、数据集确定的情况下，这是一个固定值，这个算力需求的总量，除以集群的算力，就是模型训练的时间。此外，还需要考虑中断时间，这可能包括模型调整、数据调整或因为故障导致的训练暂停从而从上一个 checkpoint 恢复。

集群算力与通信效率密切相关。组成 AI 训练集群的千卡、万卡 GPU 是一个整体，所有人在协同完成同一个计算的任务。我们往往通过增加 GPU 的规模来增加集群的总算力，比如从 1000 张 GPU 增加到 2000 张、4000 张，整个集群所表现出的算力是否还能保持“单 GPU 乘以 GPU 数量”的算力，这是我们通常所说的线性比。这个线性比怎么做到最优，核心是通过高性能的网络系统来实现的。如果网络出现问题，哪怕是影响到一块 GPU 的网络问题，都会导致整个集群的任务变慢或者停下来。因此，网络在“集群算力”中扮演着至关重要的角色，它不仅关系到算力的线性扩展，还直接影响到训练任务的稳定性和效率。

AI 计算中的通信模型与传统计算有着显著的不同。AI 计算过程是迭代，包括计算、通信、同步，然后再回到计算。以模型训练过程为例，首先将模型所需的数据加载到 GPU 上，然后 GPU 进行前向计算、反向计算，在反向计算完成后，关键的一步是同步模型收敛的梯度参数到每一个 GPU。这样，在下一轮的数据训练开始时，所有的 GPU 都能够从最新的模型参数开始迭代，这样将整个参数收敛到我们期望的结果。

在这个过程中，网络要做的核心工作对梯度进行全局同步。在每一轮的迭代计算中，都需要将梯度数据同步。而图中蓝色部分所表示的，正是网络所承担的工作。网络负责在各个 GPU 之间传输和同步这些梯度数据，确保每个 GPU 都能够接收到最新的模型参数，从而进行有效的并行计算。

网络在 AI 计算中的重要性体现在它对算力规模扩展的影响上。当算力规模扩大时，如果网络的线性比下降，实际体现出来的算力也会随之下降。如果我们将 GPU 的数量从 128 张增加到 1024 张、4096 张，再到 1 万张，理想情况下，只要扩展 GPU 规模，就能获得相应的算力提升。但实际情况往往并非如此。网络在梯度同步过程中需要时间，这个时间的长短直接影响到 GPU 在计算过程中的等待时间，尤其随着规模的扩展，梯度同步所需要的网络交换数据量也会变大，网络通信的时间也会变长，相当于损失了 GPU 算力。好的网络架构设计，高性能的网络系统，可以做到随着规模的增加仍然保持较好的线性比，充分发挥大规模 GPU 的算力，网络性能即规模化的算力。

在 AI 计算中，GPU 集群对网络有着更高的性能要求，希望网络在算力扩展过程中能够保持高效的通信。这引出了一个问题：GPU 集群对网络提出了哪些关键要求？

首先，我们可以得出一个结论，即传统的网络集群已不再适用于 AI 计算。过去 20 年左右，数据中心的核心算力主要来自 CPU。如果我们观察 CPU 系统和网络系统的组成，可以发现几个特点：CPU 系统通常是单张网卡的，从 CPU 通过 PCIe 到网卡出口，内部没有特殊的网络互联。CPU 系统的单机带宽最大到 200G 就已经足够，因为它们主要服务于 APP/Web 类型的应用，这些应用需要进行互联网访问和数据中心内机器的协同工作，处理各种流量。

GPU 网络的情况已经发生了很大变化。每个 GPU 都有自己的内部互联，例如 NVIDIA 的 A100 或 H800，它们内部的 NVLink 互联可以达到 600GB 甚至 900GB。这种内部互联与外部以太网网络集群设计之间存在耦合关系。GPU 是单机多网卡的，单机内的多张网卡之间有高速互联，单个服务器的带宽可以达到 3.2T，与通用 CPU 计算带宽相比至少有 6 到 8 倍的关系。GPU 需要使用 GPU Direct RDMA 来实现显存之间的数据迁移，并且需要超短的 RTT（往返时延）。

因此，在 AI 场景下，传统的数据中心集群设计很难发挥其作用。GPU 集群需要网络能够支持更高的带宽、更低的延迟和更高效的通信机制，以满足 AI 计算的需求。

在传统的数据中心集群中，任务模式通常包括计算、存储以及客户端 / 服务器服务。这些服务之间需要建立大量的会话连接来交换数据，而这些连接的数量通常取决于用户量和负载等因素。因此，这些连接的数量很高，流量趋势会随着业务负载的变化而变化。例如，在淘宝上，网络流量的高低峰与交易高峰密切相关。

而在 AI 计算中，特别是在模型训练过程中，网络表现出的是周期性的行为。计算、通信和同步循环是连续不断的过程。例如，一个 400G 的网卡在每一轮计算迭代的通信部分可以在瞬间将网络带宽用满。

网络的任务是尽可能缩短计算的等待时间，这样，GPU 就可以更充分地发挥其 Tensor Core 的能力来进行计算任务，而不是浪费在等待数据同步上。所以在 AI 模型训练任务中，尤其是在大型 AI 模型的训练中，网络表现出的特点是高并发和高突发流量。

在讨论网络连接数量的特点时，我们可以看到通用计算和 AI 训练集群之间存在显著差异。在通用计算中，采用的通常是客户端 / 服务器模式，连接数量与用户的请求量和业务模型的设计紧密相关，可能会非常大。例如，一台服务器上可能有高达 10 万级别的 HTTP 连接。

在 AI 训练集群中，一个网卡上的连接数量却非常固定，通常只有百级别连接。从训练任务开始的那一刻起，每一轮对网络的操作都是相同的。在每个循环中，活跃的连接数量以及所需的连接数量都非常少。连接数量少在网络上可能会引起 HASH 问题，这是我在后续讨论 HPN 7.0 设计时会重点提到的一个关键问题。HASH 问题是目前网络领域在 AI 计算中需要解决的核心问题之一。简单来说，连接越多，熵就越大，在选路径时分散均衡的概率也更大。而当连接数量减少时，HASH 问题就会变得更加明显。

当我们深入探讨 AI 网络系统时，如果从端到端的角度审视 AI 系统的网络构成，我们可以发现在 AI 训练过程中，有三个非常关键的组件。

1. 集群架构设计：集群架构虽然看起来只是一张拓扑图，但实际上它决定了物理带宽的使用和路径的简化程度。这个架构直接影响到模型训练过程中的网络 HASH、时延和带宽。就像城市规划中的道路规划一样，只有设计得当，交通（在这里比喻为数据包）才能高效运行。

2. 端到端传输协议：它决定了数据包在网络中的传输效率。就好像交通网络的效率，需要每辆车都足够安全足够快，同时也要避免交通拥堵的发生。传输协议需要考虑传输效率、重传、流控等因素以确保高效传输。

3. 监控运维和资源管理系统：虽然在今天的分享中不会详细讨论，但这个系统非常关键。整个系统依赖于监控运维的能力进行快速的问题发现，性能分析，和问题解决。

在 AI 计算网络设计中，如果我们将前述的三个部分进一步拆解，会发现在 AI 训练过程中，网络有四个关键点。

• 集群架构设计：合理的集群架构设计是重中之重。这个设计决定了带宽和规模能达到的程度，比如是连接千卡、万卡还是 10 万卡，带宽是 3.2T、6.4T 还是更大，网络层级是一层、两层还是三层，以及计算和存储的布局等。这些因素都会影响 AI 训练中迭代时间或每秒样本数。

• 点到点传输协议：在集群设计的基础上，点到点之间需要使用最快的协议来实现梯度传输。这要求协议能够实现直接内存访问（DMA），减少拷贝操作，实现大带宽和低延迟。目前，无论是 RoCEv2 还是 IB，DMA 技术已经实现了这些能力，协议栈已经写入硬件，实现了零拷贝操作。

• incast 问题：在训练通信过程中，会出多对 1 的数据交互场景，这会导致尾跳网络出口成为瓶颈。如果没有有效的流控方法，这会在网络出口形成队列堆积，导致缓冲区溢出发生丢包，严重影响通信效率。流控的目标是保持缓冲区的能力足够不会溢出，同时确保流量带宽始终 100% 输出。

• 网络 HASH 问题：由于 AI 计算流量波动大，带宽高，瞬间可以打满一个 400G 端口，但流的数量又非常少，这使得网络路径上的 HASH 不均匀的概率很大，这导致中间路径的不均衡，产生丢包、长尾，影响整体通信效率。

在 AI 训练中，长尾问题是非常明显的，它具有木桶效应。如果在一个迭代中有 1000 张卡，其中 999 张已经传输完毕，但有 1 张卡的梯度传输慢了，那么整个训练过程都要等待这张卡。因此，无论是 HASH 还是流控，目标都是补齐木桶的短板，充分利用带宽的同时降低长尾，确保整个网络能够实现高带宽、低时延和高利用率的统一状态。

在审视了 GPU 集群对网络的关键要求之后，让我们来探讨阿里云的 HPN 7.0 架构是如何解决这些问题的，以及它是如何提高模型训练的效率，达到更极致的性能。

阿里云从去年年初开始设计研发 HPN7.0，在去年 9 月份上线规模化，是专为 AI 设计的高性能计算集群架构。这个架构的特点是单层千卡、两层万卡，存算分离。

1. 千卡 Segment 设计：我们实现了一个设计，允许 1000 张 GPU 卡通过单层网络交换完成互联。在单层网络交换中，由于是点到点连接，因此不存在 HASH 问题。在这样一个千卡范围内，网络可以发挥出极致的性能，测试结果表明，这种设计下的计算效率是业界最优的。

2. 两层网络实现万卡规模：通过两层网络结构，我们能够支持多达十几个千卡 segment，从而实现万卡规模的网络交互。两层网络不仅减少了时延，还简化了网络连接的数量和拓扑。在三层网络结构中，端到端的网络路径数量是乘数关系，而两层网络只有两跳，简化了路径选择，提高了哈希效果。

3. 存算分离。计算流量具有明显的规律性，表现为周期性的波动，我们的目标是缩短每个波峰的持续时间，而存储流量是间歇性的数据写入和读取。为了避免存储流量对计算参数同步流量的干扰，我们在设计中将计算和存储流量分配在两个独立的网络中运行。在最近的 GTC 大会上，有关网络设计是采用一张网还是两张网的问题进行了深入探讨。北美几家主要公司的 AI 基础设施网络负责人都参与了讨论，并得出了一致的结论，即分开两张网是最佳选择，这与我们的设计原则相符合。

值得一提的是，HPN 7.0 架构，在两周前被选为国际网络顶会 SIGCOMM 的论文。SIGCOMM 是网络领域内最顶级的会议之一，每年仅收录大约 50 篇论文，这些论文都是由网络领域的全球顶尖专家的创新和实践成果。阿里云的 HPN 7.0 架构论文被选中，这具有重大意义。在 SIGCOMM 上发表关于网络架构设计的论文是相当罕见的。上一篇与网络架构相关的论文是 Google 的 Jupiter 网络，第一代 Jupiter 网络在 2015 年发布，第二代则是在 2022 年发表。而 HPN 7.0 的发布标志着 AI 领域内第一篇网络架构的国际顶会论文的诞生，会成为 AI 领域网架构设计的标杆。

在 HPN7.0 架构下，我们可以通过流量排布，来优化模型训练过程。从 GPU 的视角来看，在整个网络映射过程中，我们可以看到在 1 千卡的范围内，DP 过程可以在千卡范围内完成，无任何网络 HASH 导致的问题。PP 流量较少，可以让其跨越不同的 segment 进行传输。这样的设计使得带宽的利用率能够与模型训练过程紧密结合，从而实现更优的性能。

HPN 7.0 在端到端的模型训练性能上取得了显著提升，测试数据显示性能，模型端到端的性能提升超过 10%。除了软件架构的优化，HPN 7.0 的硬件和光互联系统也是其成功的关键因素。我们采用了基于阿里云自研的 51.2T 交换机，和 400G 光互联。

展望未来，高性能网络系统的发展将指向一些明确的方向，这些方向已经随着 AI 基础设施的变革而逐渐显现。从最近 GTC 的发布中，我们可以感知到这一变革的脉动。变革将涵盖从数据中心的电力设计、制冷设计，到网络互联的 scale out 和 scale up 设计等多个方面。

从物理层面来看，未来的数据中心将面临更高的功率密度。例如，以前一个机架（Rack）可能只有 20 千瓦的功率，但未来的机架可能达到 50 千瓦甚至 100 千瓦。这样的高功率密度将带来散热方面的挑战，因此，液冷技术将成为必须采用的解决方案，包括交换机在内的设备都将采用液冷技术。

GPU 之间的内部互联，如 NVLink 也将在机架内部甚至更大范围内进行扩展，以支持 scale up 的扩展需求。这种 scale up 的扩展需要与网络的 scale out 扩展紧密结合，以确保整个系统的高效性和可扩展性，这也是业界最热门的互联创新话题。

面向未来，我们面临的规模挑战将更大。随着 scale up 网络的发展，我们可能会看到从当前的 8 卡配置扩展到 72 卡或更多，这样的扩展会对网络拓扑带来变化，从而影响 scale out 群网络架构的设计。包括通信框架、容灾设计，以及电力和物理布局等方面都将发生显著变化。这些变化指向了一个以 GPU-centric 的数据中心设计理念。

此外，网络技术的发展正朝着更高的单芯片交换能力迈进，未来一年内，我们有望看到阿里云的 HPN 8.0，它将是基于 100T 芯片的下一代架构。从 SCALE up 与 SCALE out 结合的架构设计、硬件设计，到液冷系统、IDC 设计的结合，端到端的 AI 基础设施发生变化，以网络设计为中心的 GPU-centric 基础设施时代已经到来。

高性能网络协议也将针对 AI 计算持续演进。为了推动这一进程，业界已经成立了超级以太网联盟（UEC），近期阿里巴巴入选该联盟决策委员会，是决策委员会中唯一的一家中国公司，接下来阿里云将在 AI 基础设施网络的高性能方向上重点投入，与各主要公司一起，共同致力于下一代更高性能网络系统的设计和开发。