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无限 HBD:跳出固有思维模式进行规模化.pdf

上传人: 明**** 编号:1011935 2025-12-21 18页 2.04MB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: - **AI模型训练计算需求快速增长**:训练前沿AI模型的计算需求每年增长4-5倍。 - **数据中心支持LLM训练**:采用以交换机为中心的拓扑,如Fat tree风格的HBD,提供高带宽和低延迟通信。 - **主要扩展网络**:UALink和SUENVLink,支持非阻塞的任意到任意通信。 - **挑战与解决方案**:交换机密集型拓扑的挑战包括可扩展性、资源碎片化和故障半径。解决方案包括分解聚合器。 - **InfiniteHBD技术**:使用OCS Transceiver实现可重构K-Hop环HBD-DCN编排,提供高带宽、低损耗和快速重构。 - **性能评估**:InfiniteHBD在成本和能效方面优于NVL-72和TPUv4。 - **数据中心实施**:InfiniteHBD与Lightelligence LightSphereX OCS transceiver集成,实现灵活的网络重构和高效扩展。 - **总结**:InfiniteHBD推动网络架构创新,支持大规模AI模型训练。 - **关键数据**:InfiniteHBD比NVL-72成本低3.2倍,比TPUv4成本低1.5倍;能效比NVL-72低1.3倍,与TPUv4相同。
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