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传闻，当今也曾有东说念主在搞十万卡集群了！
什么倡导呢？100000张GPU或者AI加速卡攒在沿途，组团干活，提供“核弹级”算力。
这样顶，真有必要吗？必须有，业界大佬都在这样干！
只因AGI太火爆，激勉了算力“武备竞赛”，十万卡集群也曾成为业界顶尖大模子公司的标配，xAI、Meta、OpenAI都在搞！
即便大众如斯激进，算力瓶颈仍然拖了大模子迭代的后腿。
坊间传闻，GPT5迟迟不可发布的原因之一，就是算力不及。
而国内的头部大模子厂商，也都在彼此较劲，紧锣密饱读地筹建十万卡集群…
总之，趋势在那边摆着，算力基础活动必须要跟上，“不搞就会过期，过期就要挨揍”！
“十万卡”集群，有多难搞？
领先，你懂的，家里如实要有矿！
一台8卡就业器，十万卡就是12500台就业器，这就是250亿了。
是以，十万卡集群，都是巨头或者拿到精深投资的公司在搞。
然而，关于国内企业来说，光“家里有矿”还不够，第一说念技巧坎就把大众卡住了。
这说念坎就是：十万卡领域的智算中心，必须要跨地域部署。
为什么要把一个好好的数据中心拆散，让他们跨地域呢？
领先，十万卡集群，是妥妥的超等电老虎，一天的耗电量，高达300万度，颠倒于北京东城区住户一天的电量。
单一物理数据中心，很难中意这种用电需求。
同期，这样的超标电老虎，会对地点区域的电网形成冲击，超出电网的配电限度。
不啻如斯，十万张卡，光就业器机房的面积就独特10万平常米。
颠倒于14个足球场那么大，这还不包括其他数据中心配套活动，不作念特殊策划，根柢放不下。
是以，能耗和空间的制约，让这种超标集群，不得不跨楼、跨园区部署，接头到电力供给，以至要跨城市组网。
大众都知说念，在单个物理数据中心操控诊治海量算力卡，就也曾很难了，要接头传输性能、踏实性、故障规复、多样并行计谋等等。
一朝跨了地域，难度更是飙升了无数倍↓
比如，受电力、配网、空间等限度，在骨子部署中，集群不得不别离在两个相距100KM的数据中心…
但IB和RoCE等无损网罗的原始联想，就不是为这样的跨地域、超长距、高蔓延场景就业的，它们受不了这种“没苦硬吃”的职责。
以前，在单一数据中心里面，网罗链路的联想每每都是按照1:1敛迹的，全网无旁边，通盘GPU流量不突破，中意历练时多样并行计谋对带宽和时延的条款。
当今，跨地域部署之后，两个数据中心间互联带宽，充其量也就几百个T，看着不少，摊到每个节点、每块GPU，那就是独木桥。
灵验带优容量差了几十上百倍，诊治稍有失慎，炒黄金就会“塞车”。
这100公里的距离，会带来额外500μs的蔓延，颠倒于数据中心土产货网罗的100倍（约5μs）。
IB/RoCE的网卡、交换机、重传机制、拥塞限度机制都是按照10μs级别时延来联想的，面临500μs这种超纲问题，末端整个不可控。
而且，模子并行算法，在成例联想中也只接头了网罗低时延、带宽最大化的场景，这种长距的高蔓延以至都独特了一次矩阵诡计的时分。
距离产生好意思，也产生了贫苦。
很难想象吧，这点距离，确切成了国内十万卡集群无法跳跃的规模，确切Mission Impossible了。
跨地域“十万卡”，有东说念主解决了
真的要一别两宽吗？不！
最新音讯，百度百舸团队给出了我方的解决有盘算，让跨地域构建“十万卡集群”成为可能。
百度百舸具体是如何干的呢？
一、先夯实基本功，把土产货万卡+集群玩到飞起，储备跨地域组网才略。
❶网罗性能升级
土产货大领域集群都搞不好的话，想搞跨地域那就是畅谈，百度智能云在原有万卡集群网罗的基础上，对自研网罗交换机进行升级。
升级后，整张高性能网罗具备了更为智能的动态负载平衡才略，透彻放置哈希突破和网罗拥塞。
即便面临十万卡产生的海量数据冲击，也不错松驰应付，提供无旁边、低蔓延转发。
❷平滑可膨大的架构联想
十万卡并非一蹴而就，即便土产货数据中心五万张卡，那也可能是从千卡、万卡、两万卡…冉冉升级起来的。
百度高性能网罗在架构联想上，撑捏Pod级别的按需平滑扩容，建好的部分，不错立即干涉使用，建一批投产一批，工期时分短，扩容无压力。
❸进步全体踏实性
十万卡集群比拟万卡集群，在诱骗故障率不变的情况下，历练任务故障率会极速增长，这将给系统踏实性带来极大挑战。
百度百舸4.0内置了一套自动化容错机制，股票配资代理奋发于历练任务永不中断。
比如，单网卡故障，任务会流量切换到同机网卡不息传输数据，网罗故障确立后，任务自动回切。
比如，单节点故障，该节点全部数据可通过内存和网罗导入到备用机器中不息历练任务。
同期，针对无法自动化规复的无理，百舸4.0提供了愈加速速的「感知－定位－重启－规复」就业。
如何个快法？
领先，百度自研的集聚通讯库BCCL，内置了无理感知的专用不雅察活动和故障定位的专用才略，将无理感知从传统的10+分钟裁减到秒级，况且秒级锁定故障节点。
故障定位后，接下来就是快速任务重启和断点规复，百度百舸平台提供分级规复计谋，凭据任务类型，用最省事、最快的方规则复任务。
接下来，还谨记咱们前边说的“Graph重建”吗？
重启的任务径直通过RDMA从重建节点的内容中赢得Checkpoint，原地不息下一步的诡计，重启时分从往时10+分钟裁减到分钟级。
这样说吧，百度百舸通过上述这一系列操作（性能提速、可膨大架构、踏实性联想），不仅进步了万卡级集群的才略，也为挑战十万卡集群打好了基础底细。
接下来，就是十万卡的大步地了↓
二、鸠集火力，攻克跨地域集群难点。
❶物理活动层“加班整活”
RDMA网罗对丢包和拥塞是“零容忍”的，然而，从数据中心里面不错鼎力决骤的“阳关说念”，到数据中心之间路窄车多的“独木桥”，堵车在所不免。
为此，百度百舸团队特地联想了一套无拥塞网罗机制，借助流量工程的念念路进行流量诊治。
浅薄讲，就是在数据中心互联出口部署自研的流量限度器，凭据历练任务的模子特征，将需要跨地域的历练任务流量均匀地诊治到出口链路上，幸免拥塞。
长距离的高延时问题，会让传统的拥塞限度不灵。
针对这种“基因型BUG”，百度百舸的有盘算是通过自研交换机代答，来裁减端侧感知拥塞的反适时分，谴责高延时的负面影响。
❷集聚通讯链路层“捏续优化”
百度自研的集聚通讯库BCCL，不错凭据不同的网罗时延场景，动态调整Buffer大小。
比如跨区域高时延场景，加多Buffer大小，在不产生拥塞的同期将链路打满，让网罗迷糊量发扬到极致。
同期，在模子历练中，要让通盘的GPU职责量都填塞，没东说念主闲着摸鱼，效果武艺最大化。
这依赖于网罗传输和GPU之间的默契合营，它们就像活水线工东说念主相似丝滑默契。
然而跨域集群的高时延，会让蓝本GPU和网罗之间的那种默契合营被打乱节拍，导致GPU闲置摸鱼，历练效果着落。
百度集聚通讯库BCCL通过优化Channel算力排布，在借助大Buffer将网罗才略打满的基础上，奏效让GPU满负荷初始，高效果的活水线又开起来了。
在这里，BCCL对算力的排布优化主要包括两个层面↓
第一是加多Channel数目，进步GPU中参与通讯的SM资源量，并在一条链路上已矣多Channel并发传输，让集聚通讯性能跑满。
第二是优化Channel结构，凭据底层链路特征（时延、带宽），进行合理分组，尽量幸免或者减少使用性能各别大的链路作念强同步通讯。
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❸诡计框架层“卷到极致”
在GPU诡计期间，即就是单一数据中心里面，通盘这个词端到端链路也存在不同才略的相连花样，比如NVLink、PCIe、RDMA网罗等等，各自的带宽和蔓延各别昭着。
如今，再跨地域，又额外加多了长距离RDMA这种各别化链路。
因此，必须要凭据网罗拓扑制定更为妥当的并行计谋，让诡计和网罗进一步深度交融，武艺让诡计效果最大化。
百度百舸的诡计框架层有时比较不同流量类型对多样链路的容忍度，然后对历练任务作出并行计谋调整，从而卷出了最优的集聚通讯性能来承载最好模子历练性能。
❹长距传输“无损保护倒换”
跨区的传输解析比拟数据中心里面脆弱了很多，比如城市施工挖断了光纤。
一条光纤被挖断，就可能影响几十个400G端口（每条光纤可承载数十T带宽）。
传统高可用保护有盘算会导致大量机器的50ms丢包，从而形成历练经由受损，颠倒影响客户体验。
为此，百度百舸团队联想了传输无损保护倒换有盘算，通过解析侧双活、岔路侧缓存并行检测的妙技，已矣无损倒换，数据不丢失、不重传，历练业务0中断。
好了，十万卡集群因为距离产生的难关，都被百度百舸逐个解决了，距离不再是问题。
那么这就万事俱备了吗？不！还差好几万张卡呢。
国内的情况你懂的，成套的一万张卡都很难凑王人，更无须说十万张卡。
如何办呢，只可一云多芯，最终构成多芯夹杂的十万卡集群。
本来跨区域就够难了，再加上夹杂多芯，确实难上加难。
但你大可定心，“多芯”难题，百度百舸早就解决了，上一期咱们就先容过，传送门在这里：《不是GPU买不起，而是多芯夹杂更有性价比》。
还有如何搭建多芯混书册群动画，大众不错沿途温习↓
百度预判了趋势，早早为⼗万卡集群作念好了一切准备：距离不是问题、多芯夹杂不是问题，踏实性捏续加码…
实测数据透露，在百度百舸4.0的加捏之下，100KM以内跨地域范围内历练性能单⼀历练任务，性能折损低于4%，夹杂多芯集群相对单芯集群，历练效力损耗低于5%！
