近期，DeepSeek 已成為各行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。其卓越的語(yǔ)言理解和生成能力使其能夠精準(zhǔn)處理各種復(fù)雜的自然語(yǔ)言任務(wù)，無(wú)論是文本生成、語(yǔ)義理解還是智能對(duì)話，都能輕松應(yīng)對(duì)。隨著 DeepSeek 的迅速走紅，眾多廠商紛紛加入這一技術(shù)浪潮，積極接入這一強(qiáng)大的語(yǔ)言模型。從互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭到傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，從金融行業(yè)到教育領(lǐng)域，DeepSeek 的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，成為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)的重要力量。

在此趨勢(shì)下，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始選擇私有化部署 DeepSeek，以更好地滿足自身業(yè)務(wù)需求。私有化部署不僅能夠滿足企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的嚴(yán)格要求，還能根據(jù)企業(yè)的特定業(yè)務(wù)進(jìn)行定制化優(yōu)化。然而，在企業(yè)熱衷于私有化部署 DeepSeek 的過(guò)程中，有一個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)容易被忽視，那就是網(wǎng)絡(luò)配置。網(wǎng)絡(luò)作為連接訓(xùn)練和推理集群節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵要素，其穩(wěn)定性、速度和效率直接關(guān)系到集群的整體性能。無(wú)論是訓(xùn)練階段節(jié)點(diǎn)間的頻繁參數(shù)同步，還是推理過(guò)程中模型數(shù)據(jù)的快速交互，良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境都是確保集群通信順暢、高效的必要條件。如果網(wǎng)絡(luò)配置不當(dāng)，即使投入了強(qiáng)大的算力資源，也可能導(dǎo)致集群通信性能下降，進(jìn)而影響 DeepSeek 的正常運(yùn)行和業(yè)務(wù)的順利開(kāi)展。

為此，星融元憑借其在開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的深厚積累，為客戶提供了一套完整的網(wǎng)絡(luò)解決方案。該方案包括 25G-800G 規(guī)格的 RoCE 交換機(jī)及 EasyRoCE Toolkit 等實(shí)用工具，精準(zhǔn)對(duì)接 AI 與大模型領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)需求，助力客戶在 AI 浪潮中搶占先機(jī)，攜手共鑄行業(yè)優(yōu)勢(shì)地位。

網(wǎng)絡(luò)連接方式的升級(jí)

大模型訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行是主要的流量來(lái)源，同一服務(wù)器不同GPU、不同服務(wù)器不同GPU之間都需要高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)傳輸，因此，GPU卡（而非服務(wù)器）為單位的通信模式形成了服務(wù)器多網(wǎng)卡多出口的連接方式，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心單一出口連接方式不同。

并行計(jì)算涉及多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如CPU、GPU等）協(xié)同工作，以加速大規(guī)模計(jì)算任務(wù)。集合通信庫(kù)是實(shí)現(xiàn)這種協(xié)同工作的關(guān)鍵組件，集合通信庫(kù)提供了高層次的API、屏障（barrier）、集體通信原語(yǔ)（如廣播、歸約等）等同步機(jī)制，用于協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)之間的執(zhí)行用于在節(jié)點(diǎn)之間傳輸數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的快速和可靠傳遞。

NVIDIA NCCL是NVIDIA提供的開(kāi)源通信庫(kù)，是目前大廠主流使用的集合通信庫(kù)。在實(shí)際應(yīng)用中，NCCL和MPI常常結(jié)合使用。MPI負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)之間的通信，而NCCL負(fù)責(zé)GPU之間的通信，通過(guò)兩者的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算。

NCCL自2.12版本起引入了 PXN 功能，即 PCI × NVLink。取代了原先需要通過(guò)CPU的QPI調(diào)用和CPU進(jìn)行buffer交互。PXN 利用節(jié)點(diǎn)內(nèi) GPU 之間的 NVIDIA NVSwitch 連接，首先將數(shù)據(jù)移動(dòng)到與目的地位于同一軌道上的 GPU 上，然后將其發(fā)送到目的地而無(wú)需跨軌道傳輸，從而實(shí)現(xiàn)消息聚合和網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化。

• NVLINK ：英偉達(dá)（NVIDIA）開(kāi)發(fā)并推出的一種總線及其通信協(xié)議。NVLINK 采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、串行傳輸，用于中央處理器（CPU）與圖形處理器（GPU）之間的連接，也可用于多個(gè)圖形處理器（GPU）之間的相互連接。
• NVSWITCH ：是一種高速互連技術(shù)，同時(shí)作為一塊獨(dú)立的 NVLINK 芯片，其提供了高達(dá) 18 路 NVLINK 的接口，可以在多個(gè) GPU 之間實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸

軌道優(yōu)化拓?fù)浼词沁m應(yīng)這一通信特征，將不同服務(wù)器上位于相同位置（軌道）的NIC連接到同一臺(tái)交換機(jī)上。

由于每個(gè)服務(wù)器有8張連接計(jì)算平面的網(wǎng)卡，整個(gè)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)被從物理上劃分為8個(gè)獨(dú)立并行的軌道（Rail）。由此，智算業(yè)務(wù)產(chǎn)生的并行通信需求（All Reduce、All-to-All 等）可以用多個(gè)軌道并行地傳輸，并且其中大部分流量都聚合在軌道內(nèi)（只經(jīng)過(guò)一跳），只有小部分流量才會(huì)跨軌道（經(jīng)過(guò)兩跳），大幅減輕了大規(guī)模集合網(wǎng)絡(luò)通信壓力。

軌道優(yōu)化聚合了同一對(duì) NIC 之間傳遞的消息，得以最大限度地提高有效消息速率和網(wǎng)絡(luò)帶寬。反觀NCCL 2.12 之前，同樣的端到端通信將經(jīng)過(guò)三跳交換機(jī)（上圖的L0、S1 和 L3），這可能會(huì)導(dǎo)致鏈路爭(zhēng)用并被其他流量拖慢。

服務(wù)器/交換機(jī)側(cè)的路由配置

首先是需要明確GPU卡的連接方式。如果是N卡，你可以使用nvidia-smi topo -m的命令直接查看。但綜合考慮成本因素，要想在更為通用的智算環(huán)境下達(dá)到GPU通信最優(yōu)，最好的辦法還是在采購(gòu)和建設(shè)初期就根據(jù)業(yè)務(wù)模型特點(diǎn)和通信方式預(yù)先規(guī)劃好機(jī)內(nèi)互聯(lián)（GPU-GPU、GPU-NIC）和機(jī)間互聯(lián)（GPU-NIC-GPU），避免過(guò)早出現(xiàn)通信瓶頸，導(dǎo)致昂貴算力資源的浪費(fèi)。

智算環(huán)境下以GPU卡（而非服務(wù)器）為單位的通信模式形成了服務(wù)器多網(wǎng)卡多出口環(huán)境的路由策略，通常會(huì)有8張網(wǎng)卡用于接入?yún)?shù)/計(jì)算網(wǎng)，每張網(wǎng)卡位于各自的軌道平面上。為避免回包通信失敗，服務(wù)器上的網(wǎng)卡配置需要利用Linux多路由表和策略路由機(jī)制進(jìn)行路由規(guī)劃，這與傳統(tǒng)云網(wǎng)的配置方式完全不同。

第一步是按照組網(wǎng)規(guī)劃和網(wǎng)段規(guī)劃，進(jìn)行IP地址規(guī)劃和Rail平面劃分。在我們的EasyRoCE Toolkit 下的AID工具（AI Infrastructure Descriptor，AI基礎(chǔ)設(shè)施藍(lán)圖規(guī)劃）中，Notes字段用于標(biāo)注Rail編號(hào)，即0代表Rail平面0、1代表Rail平面1，以此類(lèi)推。

截取自星融元 EasyRoCE AID 工具

確認(rèn)好了上述信息，到這里其實(shí)可以開(kāi)始手動(dòng)配置了，但你也可以使用另一個(gè)EasyRoCE的IRM工具（In-node Route Map，GPU內(nèi)部路由規(guī)劃器）。IRM 從AID 生成的配置文件中獲取適合當(dāng)前集群環(huán)境的路由規(guī)劃信息，并且自動(dòng)化地對(duì)集群中的所有GPU服務(wù)器進(jìn)行IP和策略路由配置。

CLos架構(gòu)下，各交換節(jié)點(diǎn)分布式運(yùn)行和自我決策轉(zhuǎn)發(fā)路徑容易導(dǎo)致無(wú)法完全感知全局信息，在多層組網(wǎng)下流量若發(fā)生Hash極化（經(jīng)過(guò)2次或2次以上Hash后出現(xiàn)的負(fù)載分擔(dān)不均）將拖慢集群性能。

為解決滿足AI集群規(guī)?；渴鸬耐ㄐ判枨?，一般來(lái)說(shuō)我們會(huì)通過(guò)規(guī)范流量路徑來(lái)解決性能和規(guī)模方面的痛點(diǎn)（例如負(fù)載均衡、租戶隔離等），按照如下轉(zhuǎn)發(fā)邏輯去配置RoCE交換機(jī)：

1. 跨 Spine上行流量進(jìn)入Leaf后根據(jù)源IP和是否為跨Spine遠(yuǎn)端流量，執(zhí)行策略路由轉(zhuǎn)發(fā)給Spine，每網(wǎng)卡對(duì)應(yīng)一個(gè)接口：

• 在上下行流量1：1無(wú)收斂的情況下，Leaf的每個(gè)下行端口綁定一個(gè)上行端口；
• 在n：1的情況下，上下行端口以倍數(shù)關(guān)系(向上取整)形成n:1映射。

2. 跨Spine上行流量在Spine上按照標(biāo)準(zhǔn)L3邏輯轉(zhuǎn)發(fā)，在軌道組網(wǎng)中多數(shù)流量?jī)H在軌道內(nèi)傳輸，跨軌道傳輸流量較小，網(wǎng)絡(luò)方案暫不考慮Spine上擁塞的情況（由GPU Server集合通信處理）。
3. 跨 Spine下行流量進(jìn)入Leaf后根據(jù) default 路由表指導(dǎo)轉(zhuǎn)發(fā)。

當(dāng)然，這里也可以使用EasyRoCE Toolkit 下的PPD工具（主動(dòng)路徑規(guī)劃，Proactive Path Definer）自動(dòng)生成以上配置。以下為PPD工具運(yùn)行過(guò)程。

正在生成配置文件
100%[#########################]
Configuring leaf1's port 
leaf1的端口配置完成 
Generating leaf1's ai network config
The ai network config finished.
 
正在生成配置文件
100%[#########################]
Configuring leaf2's port 
leaf2的端口配置完成 
Generating leaf2's ai network config
The ai network config finished.
 
正在生成配置文件
100%[#########################]
Configuring leaf3's port 
leaf3的端口配置完成 
Generating leaf3's ai network config
The ai network config finished.
 
正在生成配置文件
100%[#########################]
Configuring leaf4's port 
leaf4的端口配置完成 
Generating leaf4's ai network config
The ai network config finished.
 
正在生成配置文件
100%[#########################]
show running config
是否需要查看生成的配置(Y|N):
是否需要查看生成的配置(Y|N):

PPD可以獨(dú)立運(yùn)行在服務(wù)器上，也可以代碼形式被集成到第三方管理軟件中，利用AID工具來(lái)生成最終配置腳本，將配置呈現(xiàn)在統(tǒng)一監(jiān)控面板（例如Prometheus+Grafana）進(jìn)行瀏覽和核對(duì)。

對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的要求

星融元CX-N系列交換機(jī)正是為智算中心AI訓(xùn)練場(chǎng)景而生的超低時(shí)延以太網(wǎng)交換機(jī)——在保持極致性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)可編程、可升級(jí)的能力，與計(jì)算設(shè)備形成協(xié)同，共同打造10萬(wàn)級(jí)別的計(jì)算節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，將數(shù)據(jù)中心重構(gòu)為可與超級(jí)計(jì)算機(jī)媲美的AI超級(jí)工廠。

• 最大支持64個(gè)800G以太網(wǎng)接口，共51.2T交換容量。
• 超低時(shí)延 ，在800G端口上實(shí)現(xiàn)業(yè)界最強(qiáng)的560ns cut-through時(shí)延。
• 全端口標(biāo)配支持RoCEv2 ，支持Rail-only，全連接Clos以及200G/400G混合組網(wǎng)，靈活適應(yīng)不同的算力中心建設(shè)方案
• 200+ MB大容量高速片上包緩存 ，顯著減小集體通信時(shí)RoCE流量的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延。
• Intel至強(qiáng)CPU + 大容量可擴(kuò)展內(nèi)存，運(yùn)行持續(xù)進(jìn)化的企業(yè)級(jí)SONiC ——AsterNOS網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)，并通過(guò)DMA直接訪問(wèn)包緩存，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)加工。
• INNOFLEX可編程轉(zhuǎn)發(fā)引擎 ，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)流程，最大程度避免網(wǎng)絡(luò)擁塞和故障而造成的丟包。
• F LASHLIGHT精細(xì)化流量分析引擎 ，實(shí)時(shí)測(cè)量每個(gè)包的延遲和往返時(shí)間等，經(jīng)過(guò)CPU的智能分析，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)路由和擁塞控制。
• 10納秒級(jí)別的PTP/SyncE時(shí)間同步，保證所有GPU同步計(jì)算。
• 開(kāi)放API ，通過(guò)REST API開(kāi)放全部功能給AI數(shù)據(jù)中心管理系統(tǒng)，與計(jì)算設(shè)備相互協(xié)同，實(shí)現(xiàn)GPU集群的自動(dòng)化部署。

詳細(xì)信息請(qǐng)前往星融元官網(wǎng)https://asterfusion.com/product/cx-n/

參考鏈接：

https://blog.csdn.net/qq_41904778/article/details/145930361

https://blog.csdn.net/qq_40214669/article/details/143307857

https://developer.nvidia.com/blog/doubling-all2all-performance-with-nvidia-collective-communication-library-2-12/

https://mp.weixin.qq.com/s/yQn56hh56FE1XDGrrKme7Q

https://mp.weixin.qq.com/s/vZL-4Cpb1BFyH1CpVw3IJQ

審核編輯 黃宇