簡介 /

幾十年來，人工智能 (AI) 的威脅一直是科幻小說不變的主題。熒幕反派角色，比如 HAL 9000、終結者、復制人和《黑客帝國》中的機器人，都站在了人類的對立面，迫使人類必須克服這些技術帶來的威脅。最近，DALLE-2 和 ChatGPT 的發(fā)布引起了廣大公眾對 AI可以做什么的極大興趣，也引發(fā)了人們關于 AI 將如何改變教育和工作性質的討論。AI 也是當前和未來數(shù)據(jù)中心增長的主要驅動力。

AI 包含以下三個方面： 在訓練期間，大量數(shù)據(jù)被輸入算法，算法使用數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中“學習”。 然后，算法接觸新數(shù)據(jù)集，并將負責基于在訓練期間學習的內(nèi)容生成新知識或結論。例如，這是一張貓的照片嗎？此過程稱作“推理 AI”。 第三個方面是“生成式 AI”，這可能比較有意思。生成式 AI 是指算法根據(jù)簡單的提示“創(chuàng)建”原始輸出，包括文本、圖像、視頻、代碼等。

AI 計算由圖形處理單元 (GPU) 進行處理，GPU 是專為并行處理而設計的芯片，非常適合 AI。用于訓練和運行 AI 的模型會占用大量處理能力，這通常是單臺機器無法承受的。

圖 1：AI 模型大?。▎挝唬簆etaFLOPS）

（資料來源：https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/25/what-is-a-transformer-model/）

圖 1 顯示了 A I 模型的歷史增長情況， 單位為petaFLOPS（每秒千萬億次浮點運算）。處理這些大型模型需使用多個服務器和機架上的眾多互聯(lián)GPU。AI 數(shù)據(jù)中心部署了幾十個這樣的 AI 集群，而將所有內(nèi)容連接在一起以保持數(shù)據(jù)流動的布線基礎設施正面臨著一系列棘手挑戰(zhàn)。

以下內(nèi)容概述了 AI 數(shù)據(jù)中心布線的一些關鍵挑戰(zhàn)和機遇，以及一些最佳實踐和成功技巧。

典型數(shù)據(jù)中心架構 /

幾乎所有現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心，尤其是超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，使用的都是折疊式 Clos 架構，也稱為“分支和骨干”架構。數(shù)據(jù)中心的所有分支交換機都連接到所有骨干交換機。在數(shù)據(jù)中心中，服務器機架連接到機架頂部 (ToR) 交換機。然后，ToR 連接到行末端的分支交換機或通過光纜連接到另一個房間。機架中的服務器通過一至兩米的短銅纜連接到 ToR，傳輸 25G 或 50G信號。

這種配置可讓數(shù)據(jù)中心使用很少的光纜。例如，使用 F16 架構的 Meta 數(shù)據(jù)中心（參見圖 2），一行中每臺服務器機架有 16根雙工光纜。這些線纜從 ToR 延伸到行的末端，在那里它們與模塊連接，將雙工光纖組合成 24 根光纜。接著，這 24 根光纜延伸到另一個房間，與分支交換機連接。

數(shù)據(jù)中心在實施 AI 時，會將 AI 集群部署在采用傳統(tǒng)架構的計算集群旁。傳統(tǒng)計算有時稱為“前端網(wǎng)絡”，AI 集群有時稱為“后端網(wǎng)絡”。

圖 2：FaceBook F16 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲結構

（資料來源：https://engineering..com/2019/03/14/data-center-engineering/f16-minipack/）

帶有 AI 集群的數(shù)據(jù)中心 /

如上所述，AI 集群具有特有的數(shù)據(jù)處理要求，因此需要新的數(shù)據(jù)中心架構。GPU 服務器需要更多的服務器間連接，但是由于電力和散熱的限制，每個機架不得不減少服務器的數(shù)量。因此，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相比，AI 數(shù)據(jù)中心中的機架間布線更多。每臺 GPU 服務器都連接到行內(nèi)或房間內(nèi)的交換機。這些鏈路需要在長距離內(nèi)達到 100G 到 400G 的速率，而這是銅纜所無法支持的。此外，每臺服務器都需要連接到交換機網(wǎng)絡、存儲和帶外管理。

例如：NVIDIA

舉個例子，可以看看 AI 領域知名企業(yè) NVIDIA 提出的架構。NVIDIA 發(fā)布了新款 GPU 服務器 DGX H100，該服務器具有 4 個 800G 交換機端口（作為 8 個 400GE 運行）、4 個 400GE 存儲端口以及 1GE 和 10GE 管理端口。一個 DGXSuperPOD（圖 3）可以包含 32 個這樣的 GPU 服務器，這些GPU 服務器可連接到單行中的 18 臺交換機。然后，每行將擁有 384 個 400GE 光纖鏈路用于交換機網(wǎng)絡和存儲，還有 64個銅纜鏈路用于管理。數(shù)據(jù)中心中光纖鏈路的數(shù)量將顯著增加。前面提到的 F16 架構將在服務器機架數(shù)量保持不變的情況下?lián)碛?128 (8x16) 根雙工光纜。

AI 集群的鏈路有多長？/

在 NVIDIA 描繪的理想場景中，AI 集群中的所有 GPU 服務器將緊密結合在一起。與高性能計算 (HPC) 一樣，AI/機器學習算法對延遲極為敏感。有人估計，運行大型訓練模型有 30%的時間花在網(wǎng)絡延遲上，70% 的時間花在計算上。由于訓練一個大模型的成本可能高達 1000 萬美元，因此這種網(wǎng)絡延遲時間代表著一筆巨大的費用。即使是節(jié)省 50 納秒或 10 米光纖的延遲，效果也非常明顯。AI 集群中幾乎所有的鏈路都限制在 100 米范圍內(nèi)。

不幸的是，并非所有數(shù)據(jù)中心都能夠在同一行部署 GPU 服務器機架。這些機架需要大約 40 kW 才能為 GPU 服務器供電。這一功率比典型服務器機架的更高，按較低功率要求構建的數(shù)據(jù)中心將需要騰出專門的 GPU 機架空間。

如何選擇收發(fā)器？/

運營商應仔細考慮其 AI 集群使用哪些光收發(fā)器和光纜才能更大限度地降低成本和功耗。如上所述，AI 集群中的最長鏈路將限制為 100 米。由于距離短，光學設備成本將主要集中在收發(fā)器上。使用并行光纖的收發(fā)器將具有一個優(yōu)勢：它們不需要使用光復用器和分解復用器進行波分復用 (WDM)。這降低了并行光纖收發(fā)器的成本和功耗。收發(fā)器節(jié)省下的費用遠遠抵消了多芯光纖取代雙工光纜所略微增加的成本。例如，使用帶有八芯光纖的 400G-DR4 收發(fā)器比采用雙工光纜的 400G-FR4 收發(fā)器更具成本效益。

單模和多模光纖應用可以支持長達 100 米的鏈路。硅光子技術的發(fā)展降低了單模收發(fā)器的成本，使其更接近等效多模收發(fā)器的成本。我們的市場研究表明，對于高速收發(fā)器 (400G+)，單模收發(fā)器的成本是等效多模收發(fā)器成本的兩倍。雖然多模光纖的成本略高于單模光纖，但由于多芯光纖成本主要由 MPO 連接器決定，因此多模和單模光纖之間的成本差異較小。

此外，高速多模收發(fā)器的功耗比單模收發(fā)器少一兩瓦。單個 AI集群具有 768 個收發(fā)器（128 個內(nèi)存鏈路 + 256 個交換機鏈路x2），使用多模光纖將節(jié)省高達 1.5 kW 的功率。與每個 DGXH100 消耗的 10 kW 相比，這似乎微不足道，但對于 AI 集群來說，任何降低功耗的機會都非常寶貴。

在 2022 年，IEEE 短距離光纖工作小組完成了 IEEE 802.3db的工作，該規(guī)范為新的超短距離 (VR) 多模收發(fā)器確立了標準。此新標準針對的是 AI 集群等行內(nèi)布線，最大覆蓋范圍為50 米。這些收發(fā)器有可能更大程度地降低 AI 連接的成本和功耗。

收發(fā)器與 AOC /

許多 AI、ML 和 HPC 集群使用有源光纜 (AOC) 來互聯(lián) GPU 和交換機。AOC 是兩端集成了光發(fā)射器和接收器的光纜。大多數(shù) AOC 用于短距離，通常與多模光纖和 VCSEL 搭配使用。高速 (>40G) 有源光纜將使用與連接光收發(fā)器的光纜相同的 OM3 或 OM4 光纖。AOC 中的收發(fā)器未必和設備兼容，如果不兼容將無法工作。AOC 的收發(fā)器直接接入設備即可，但是由于安裝人員測試 AOC 中的收發(fā)器，因此不需要具備清潔和檢查光纖連接器所需的技能。

AOC 的缺點是它們不具備收發(fā)器所擁有的靈活性。AOC 安裝非常耗時，因為布線時必須連接收發(fā)器。正確安裝帶有扇出功能的 AOC 尤其具有挑戰(zhàn)性。AOC 的故障率是同等收發(fā)器的兩倍。當 AOC 發(fā)生故障時，必須通過網(wǎng)絡來安裝新的 AOC。這會占用計算時間。最后，當需要升級網(wǎng)絡鏈路時，必須拆除有問題的 AOC 并更換為新的 AOC。相對于 AOC 連接而言，光纖布線是基礎設施的一部分，并且可以在幾代數(shù)據(jù)速率迭代升級中保持生命力。

結論 /

仔細考慮 AI 集群的布線將有助于節(jié)省成本、功耗和安裝時間。合理的光纖布線將使企業(yè)能夠充分受益于人工智能。