康寧光通信：面向人工智能的光纖連接技術

  提到人工智能(AI)時，您的腦海中會浮現什么?對于我而言，這一切始于去年11月，我的一位老友在領英(LinkedIn)上發(fā)了一篇帖子，表達他對ChatGPT的印象有多深刻。然而當我也注冊了OpenAI賬號后，真正讓我著迷的是ChatGPT能夠像人類一樣提供答案，這些答案既符合語境，又具有技術上的合理性。

  當然，它的局限性也比較明顯，那就好似我在跟一個聰明但有點遲鈍的人類朋友互動。它會以要點形式給出回答，并不斷提醒我，它其實是一個人工智能模型。它督促我對它的回答保持一絲懷疑。在我看來，最吸引人的是屏幕輸出答案的方式——每個字母和詞都緩慢地出現，如同連接在另一端的人在打字輸入一樣。

  六個月時光飛逝。如今，當我在ChatGPT上輸入一個問題時，它的反應快得讓我有點不知所措。在過去的六個月時間里，究竟發(fā)生了什么?ChatGPT的開發(fā)者們做了哪些更新調整?

  最有可能的情況是，OpenAI擴展了其人工智能集群的推理能力，從而滿足超過1億用戶的需求。據報道，在人工智能芯片制造商中處于領先地位的英偉達(NVIDIA)已供應大約20000顆圖形處理器(GPU)，用于支持ChatGPT的開發(fā)，并且有大幅增加圖形處理單元使用的計劃。據推測，即將推出的人工智能模型可能需要多達1000萬個圖形處理單元。

  GPU集群架構——生成式人工智能的基礎

  現在，讓我們退一步想想。對我而言，努力去理解20000顆GPU的概念并非難事，但是，通過1000萬顆GPU的光連接來執(zhí)行智能任務的想法很有挑戰(zhàn)性。

  經過數小時的互聯(lián)網搜索，我偶然發(fā)現各種設計指南，其中詳細介紹如何構建高性能網絡，以提供人工智能工作負載所需的高速連接。

  在這里我想探討一下，如何通過最初配置較小的設置，然后將其逐漸擴大至包含數千顆GPU，從而創(chuàng)建GPU集群。我們將以英偉達設計指南為例，這些指南源于高性能計算(HPC)網絡的傳統(tǒng)。

  根據英偉達在該組設計指南中的建議，此過程涉及使用多個具有256顆GPU的pod的較小單元(可擴展單元)來構建大量GPU集群。每個pod包括8個計算機架和2個位于一排中間位置的網絡機架。這些pod內部及pod之間的連接通過InfiniBand(一種高速、低時延的交換協(xié)議)建立的，采用的是英偉達的Quantum-2交換機。

  當前的InfiniBand交換機利用800G OSFP端口，采用下一代數據速率為400G(NDR)的雙工端口。在該配置中，每個端口使用8根光纖，因而每臺交換機使用64x400G端口。下一代交換機，無論其名稱如何，將采用極限數據速率(XDR)。這意味著，每臺交換機使用64x800G端口，每個端口也使用8根光纖——主要是單模光纖。該4通道(8光纖)模式似乎是InfiniBand路線圖中反復出現的圖示(如下表所示)，而未來將使用更快的速度。

*在4X(4通道)以Gb/s為單位表示鏈路速度

  就布線方法而言，在高性能計算(HPC)領域，普遍采用的最佳做法需要采用點對點有源光纜(AOC)。這些光纜在光纖收發(fā)器之間建立牢固的連接，一根光纜連接兩臺光纖收發(fā)器。

  但是，隨著帶有多芯光纖連接器(MPO)接口的最新800G NDR端口的面世，點對點連接的情形已從AOC光纜轉變?yōu)镸PO-MPO無源跳線。在考慮單個具有256個GPU的pod時，利用點對點連接沒有什么大問題。我個人的做法是選擇MPO跳線，以簡化裝置。

  大規(guī)模運行

  到目前為止，進展仍然相對順利，但是在追求更大的規(guī)模時(例如實現16k GPU將需要將64個具有256顆GPU的pod互連起來)，挑戰(zhàn)就會出現，這是因為這些高性能GPU集群使用的計算結構具有線路優(yōu)化特性。在線路優(yōu)化設置中，來自各個計算系統(tǒng)的全部主機通道適配器(HCA)均連接至同一個葉交換機(leaf switch)。

  據說，該設置對于在多任務(multi-job)環(huán)境中最大限度提高深度學習(DL)訓練性能至關重要。一個標準的H100計算節(jié)點配備4x雙端口QSFP，轉換為8個上行鏈路端口(每個GPU一個獨立上行鏈路)與8個不同的葉交換機連接，由此建立一個8條線路優(yōu)化結構。

  在處理單個具有256顆GPU的pod時，該設計的工作可實現無縫銜接。但是，如果目標是構建一個包含16384顆GPU的結構，該怎么辦?在這種場景中，我們有必要增加兩個交換層。來自每個pod的第一個葉交換機與脊組一(SG1)中的每個交換機連接，每個pod內的第二個葉交換機與脊組二(SG2)中的每個交換機連接，以此類推。為取得完全實現的胖樹(fat-tree)拓撲結構，則須加入第三層核心交換組(CG)。

  讓我們再次回顧一套搭載16384顆 GPU集群的一些數據。在計算節(jié)點和葉交換機(每個pod有8個葉交換機)之間建立連接時需要16384根光纜，意味著每個pod有256根MPO跳線。在我們開始網絡拓展的過程時，建立葉-脊連接和脊-核心連接的任務變得更具有挑戰(zhàn)性。這涉及首先捆扎多根點對點MPO跳線，然后將其敷設跨越50米至500米不等的距離。

  有沒有更高效的運作方式?建議之一是采用結構化布線系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用兩個接線板設計，利用大芯數MPO干線，可能采用144根光纖。這樣，我們就能把18根MPO跳線(18x8=144)合并成一根Base-8干線光纜。合并后的光纜可以一次性敷設和連通數據中心場地。通過在端點使用適合8光纖連接的接線板和MPO適配器面板，我們可將其拆開并連接至我們的優(yōu)化線路架構。該方法無需捆綁許多MPO跳線。

  為說明這一點，讓我們考慮以下場景：對于一個非阻塞結構，每個pod需要256條上行鏈路。我們可選擇自每個pod拉出15x144根光纖干線，生成15x18=270上行鏈路。值得注意的是，這只需使用15個電纜護套即可實現。另外，該設置提供270-256=14個備用連接，這些備用連接可作為備份，或者甚至用于存儲或管理網絡連接。

  最終，人工智能在理解我們的問題方面取得了重大進展，我們將見證其持續(xù)演變。在實現這一轉變的過程中，尋求能夠支持大規(guī)模GPU集群(無論是16K還是24KGPU)的布線解決方案是難題的重要組成部分，也是光通信行業(yè)正在迎接的一項挑戰(zhàn)。

  作者：Mustafa Keskin 康寧光通信公司應用解決方案經理