生成式AI的GPU网络
引言：超大规模企业竞相部署拥有64K+ GPU的大型集群，以支撑各种生成式AI训练需求。尽管庞大Transformer模型与数据集需数千GPU，但实现GPU间任意非阻塞连接或显冗余。如何高效利用资源，成为业界关注焦点。
张量并行
流水线阶段的GEMM操作可跨多GPU分布。张量并行采用2D模型并行（流水线+张量），显著减少流水线深度，从而缩短训练时间。
矩阵乘法并行化极为简便。输入矩阵(X)与权重矩阵(Y)相乘时，可轻松拆分为Nt个独立部分，如图5所示，Nt可设为2，显著提升计算效率。
通过张量并行技术，将Nt个部分矩阵乘法高效分配给Nt个离散GPU，需将输入X广播至所有GPU，确保高效并行处理。
GPU间协同工作，通过乘法运算获取结果Zt。张量并行GPU间需共享部分结果，通过列并行连接或行并行加法，汇总得出最终结果Z。这一成果将无缝衔接至后续计算流程，确保高效的数据处理与运算。
每个微批次的Nt GPU之间的all-to-all通信需要高带宽。通信的大小取决于微批次大小和隐藏层（矩阵乘法中使用的权重）的大小。由于高带宽要求，每个流水线中参与张量并行的 GPU 数量通常仅限于 GPU 服务器或节点内的 GPU 数量。这些服务器内 GPU 通过高速 NVlink 和 NVSwitches 连接。
回想一下，当两个 GPU 在服务器内时， H100服务器中的 GPU 到 GPU 带宽是它们在两个不同的服务器上时的 9 倍。
如图6所示，流水线阶段间的GPU交换中间结果时，相邻两个阶段的张量并行组需进行全对全（all-to-all）通信，确保数据高效传递，优化整体计算效率。
在上面的矩阵示例中，如果下一个流水线阶段的 GPU 位于不同的服务器中，Nvidia 不会将最终结果Z广播到下一个流水线阶段的所有张量并行组，而是提供像分散-聚集（scatter-gather）这样的集合，如 Megatron-LM 论文中所述。结果可以在发送端分成大小相等的块，每个 GPU 通过叶交换机将一个块发送到下一个流水线阶段中相同张量等级（轨道）的 GPU（图 5.a）。
因此，如果每个流水线阶段有八个张量并行 GPU，数据通信量可以减少八分之一。使用此方案，在接收端，每个张量并行 GPU 都可以通过 NVlinks 执行所有聚集以获取所有块并计算最终结果Z，然后再将其用于进一步的矩阵乘法。
梯度聚合流量
梯度聚合高效集成各模型副本参数梯度，实现全面优化。所有GPU协同工作，同rank/流水线内的GPU共同参与，确保每模型副本内Nm个GPU在每次迭代中并行执行Nm个梯度聚合线程，每线程含Nd个GPU，显著提升训练效率。
传统上，Ring-All-Reduce 方案以环形模式传递梯度，但速度受限。该方案下，每个GPU依次聚合从上一个GPU接收的梯度与本地计算的梯度，再发送给下一个GPU。这种顺序聚合与传播导致效率低下。为提升性能，需寻求更高效的梯度同步方法。
Nvidia创新推出双二叉树机制，实现梯度聚合的全带宽与对数延迟，大幅提升深度学习训练效率。如需深入了解此技术，请访问：[链接地址]，获取详尽的论文解析。掌握前沿科技，引领深度学习新纪元。
二叉树梯度聚合中，各模型副本同阶段GPU形成树状结构。叶节点梯度上传至父节点，并与兄弟节点梯度相加。此过程递归进行，直至根节点完成梯度聚合，实现高效协同计算，优化模型训练效率。
根节点汇总所有梯度后，需逐层向下发送至树中所有节点，以更新模型参数的本地副本。梯度首先由根节点传递至其子节点，随后逐层下传，直至所有节点同步更新完毕。
在双二叉树方法中，使用跨数据并行组的同等级 GPU 构建两个二叉树。第一棵树的叶节点是另一棵树的中间节点。每棵树聚合一半的梯度。如论文所述，在双二叉树中，每个 GPU 最多可以有两个父 GPU 和两个子 GPU，并且性能（训练时间）远优于大型集群中的环形拓扑。对于大型集群，如果仅使用叶交换机即可访问子 GPU 和父 GPU，则部分梯度聚合可以使用叶交换机进行。但梯度聚合（或数据并行流量）还需要使用主干/聚合交换机来聚合所有无法通过叶交换机访问的数据并行 GPU 等级。
树形结构虽延迟低，但易在网络中产生2对1和1对2流量模式，可能引发短暂拥塞。相比之下，Ring-all-reduce的1对1流量模式更受超大规模网络运营商青睐，有效减少主干-叶子流量，保持网络高效流畅。
GPU 内存优化
GPU内存高效存储流水线/张量分区的参数、梯度、优化器状态、中间激活及输入数据，同时提供临时空间支持高效计算。
混合精度训练中，参数、梯度和优化器状态存储需求约(4*P + 12*P)，采用Adam优化器时。对于拥有1万亿参数的模型，其存储空间需求高达24TB，展现了显著的存储挑战。
中间激活在反向传递中占用额外空间，与批大小和隐藏层大小成正比。通过重新计算激活，虽减少内存需求但增加计算量。对于输入激活，需1-2TB内存存储。然而，内存碎片等问题导致暂存空间增加和效率低下，需优化内存管理策略以提升性能。
GPT-4模型以1.5万亿参数傲视群雄，其32TB内存展现卓越性能，效率高达75%。若每个GPU拥有80GB容量，则400个GPU即可承载其一个模型副本，彰显强大算力。
针对Nd模型副本，优化内存的有效方法是仅在每个副本中存储部分参数、梯度和优化器状态。通过GPU间动态获取参数/状态，即“分片”技术，虽增加通信开销，但显著降低内存占用和所需GPU数量。微软研究显示，100B参数模型已通过分片优化。对于GPT-4等万亿参数模型，分片对GPU规模的影响尚待探究。
GPU-GPU 流量要点
- 流水线分区的张量并行GPU通信需高带宽，模型分区框架应优先保持其于同一服务器节点内，确保高效通信。
- 分散-聚集法大幅减少张量并行GPU在不同服务器间流水线阶段的通信量。通过轨道优化拓扑连接，GPU服务器实现高效流水线并行流量传输。特别地，各服务器中第N个GPU能经第N个叶交换机（轨道交换机）以无阻带宽互通，显著提升通信效率。
- 数据并行流量实现梯度聚合，通过所有并行组中的GPU间进行。这种分层树聚合形成了多种2对1或1对2的流量模式，传输量随GPU等级中存储参数量递增，高效处理大数据量。
- 集群GPU的数据/张量及模型并行划分后，每次训练迭代均重复通信模式。次优分区导致的拥塞、长尾延迟等问题会在迭代中累积，影响作业完成时间。
- 分片参数于所有数据并行GPU上，可大幅减少集群GPU数量，虽增数据并行通信，但显著缩小集群规模，提升效率。
状态空间/划分方法
决定张量、管道和数据并行 GPU 的最佳组合的状态空间很大，并且取决于许多因素。
- GPU组过多导致梯度聚合通信量剧增，影响迭代效率，流水线停顿降低GPU利用率。针对特定批次大小，过多数据并行组会缩减小批次和微批次大小，进而无法充分利用GPU计算资源，因为计算量与微批次大小直接相关。优化并行组配置，提高GPU资源利用率至关重要。
- 增大微批量（Bu）数量可显著减少流水线刷新停滞影响，但同时微批量大小会相应减小，可能引发GPU计算利用率不足。在优化时需权衡两者，确保高效利用资源。
- 当张量并行组GPU超过8个时，需依赖低带宽连接与叶交换机传输高带宽流量，导致性能瓶颈。为避免此问题，多数模型分区方法均致力于将GPU数量控制在每台服务器的可用范围内。
- Nvidia的Super POD震撼发布，搭载高达256个GPU，通过NV交换机GH200的层次结构高效互联。此系统强大到支持超过八个张量并行GPU，引领计算性能新纪元。
- 模型状态分片虽使GPU间通信量增1.5倍，但显著减少所需GPU总数，整体优化训练时间与成本，提升效率。
高效利用GPU集群是一大挑战，手动划分模型至多GPU以满足内存限制并最大化计算能力极为困难。Nvidia的开源框架（Alpa/Ray）能自动执行状态空间搜索，并考虑集群拓扑，实现智能优化。
NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）针对特定集体操作，构建了高效跨GPU和节点的环或树结构，旨在减少争用、最大化吞吐量。其拓扑和通信模式专为集体操作优化，确保计算性能卓越。
服务器间流量
训练期间，服务器间流量利用GPU Direct RDMA技术，高效传输数据（中间结果、梯度等）于不同GPU内存间。GPU Direct RDMA是RDMA技术的进阶版，突破性地实现了GPU内存与远程设备间的直接数据交换，无需主机CPU介入，极大提升了数据传输效率。
以太网广泛普及，交换机/路由器生态系统丰富，超大规模企业和公共数据中心纷纷投资构建以太网架构。其中，RoCEv2（基于融合以太网/IP的RDMA）承载服务器间流量，其交换/路由方式与常规IP流量无异，为数据中心带来高效、稳定的网络体验。
RDMA 写入涉及以下步骤
优化后内容：在GPU/流间建立队列对(QP)，通过带外通信共享QP信息，整个训练期间仅需一次设置，高效便捷。
2 - 将 QP 转换为准备状态以发送/接收交易
3 - 准备 RDMA 进行写入（发送方/接收方内存地址、传输大小）
RDMA网络接口卡（NIC）在发送服务器上接管，从特定GPU内存中读取数据，并高效地通过网络传输至目标服务器。其独特地利用GPU结构的MTU大小，将数据传输优化为网络上的多个高效事务。
QP中，每个RDMA操作（写入/读取/发送/接收）均由发送方分配唯一序列号，确保接收方精准检测丢失操作。传统RDMA NIC中，数据包不重排，序列号缺失即触发接收方暂停接收，并请求发送方从断点重传全部数据包，即回退N次重传。此法效率低下，既耗带宽又增延迟。
一些 NIC 支持选择性 NACK，它们请求仅重新传输丢失的数据包。一些 NIC（如 Nvidia 的 ConnectX NIC）允许网络对数据包进行重新排序（有限重新排序）。在此模式下，NIC 将操作无序（OOO）直接写入 GPU 内存，而不会触发向发送方的重新传输。NIC 内部的硬件可以使用位图跟踪最多 N 个操作（N 对应于带宽延迟乘积或 RTT），并按顺序将元数据传送给 GPU。此机制巧妙地使用 GPU 内存来存储 OOO 数据包，并且可以在不占用 NIC 内存空间的情况下实现。
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