超万卡集群的核心设计原则和架构
超万卡集群建设方兴未艾，当前主要依托英伟达GPU及其设备。英伟达GPU在大模型训练中表现卓越，但国产AI芯片虽进步显著，性能与生态构建仍存差距。面对诸多挑战，构建技术领先、基于国产生态的超万卡集群，仍需不断突破与创新。
大模型升级至万亿参数多模态，超万卡集群需强化底层算力。关键在增强单芯片性能、提升超节点计算力、DPU驱动的多算力融合及追求算力能效极致。欲知详情，请参阅“超万卡训练集群互联关键技术”。
1、超万卡集群核心设计原则
大算力与大数据驱动大模型构建，超万卡集群搭建需超越单纯算力堆叠。为确保数万GPU高效协同如“超级计算机”，集群设计需遵循五大核心原则，引领行业创新。
倾力打造巅峰集群算力：通过Scale-up互联提升单节点算力极限，结合Scale-out互联实现万卡级集群规模，铸就超万卡集群的卓越算力基石，引领行业算力革命。
构建协同调优系统，凭借超大规模算力集群，运用DP/PP/TP/EP等并行训练策略，提升有效算力，优化计算通信比，确保模型开发效率达到巅峰。
实现长稳可靠训练，我们拥有自动检测和修复软硬件故障的技术，针对千万器件满负荷系统，不断增强MTBF、缩短MTTR，并具备断点续训功能。支持百亿级稠密、万亿级稀疏大模型百天稳定训练，确保系统稳定、鲁棒性强。
我们致力于提供灵活的算力支持，支持集群算力调度，实现资源按需调配，确保单集群大作业和多租户多任务并行训练性能卓越，保障算力供给的灵活性与高效性。
推动绿色低碳发展，深化全套液冷方案在超万卡集群应用，实现绿色算力能效比(FLOPs/W)最大化，液冷PUE值低于1.10，助力环保高效计算新时代。
2、超万卡集群整体架构设计
超万卡集群架构独特，涵盖机房配套、基础设施、智算平台、应用使能四层，并融合智算运营与运维域，实现高效智能运维。
机房配套层专为超万卡集群高密集约设计，强调高效供电、先进制冷、承重楼板与走线架优化，确保集群稳定运行。
基础设施层精准融合算、网、存三大硬件资源，实现集群算力最大化。CPU、GPU、DPU芯片协同工作，释放集群计算潜力；独立组网的参数面、数据面、业务面、管理面，搭配RoCE交换与CLOS组网技术，确保高速数据传输与多租隔离；融合与分级存储技术，实现无阻塞数据并发访问，全面优化集群性能。
智算平台层依托K8s，提供裸金属与容器集群资源，实现集群资源高效纳管与大规模集群的自动化精准故障管理，确保高效训练与稳定运行。未来，将引入异厂家GPU芯片，通过算力原生技术，解决智算碎片化问题，实现应用跨架构迁移与异构混训，展现平台卓越能力。
应用使能层融合模型训练框架与开发工具集，借助开源框架实现分布式训练优化，并前瞻设计自动分布式训练框架。通过通信与计算优化、算子融合及网络性能调优，提升效率。同时，研发数据服务与模型部署工具，实现从人工到自动化的模型研发能力转型，提升研发效率与精准度。
智算运营与运维域：高效支持万卡集群通信与调度，灵活资源分配与任务调度，支持多任务并行训练，助力高效运维。
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标签：高效,架构,训练,人工智能,集群,GPU,超万卡,算力 From： https://blog.csdn.net/njbaige/article/details/139247907