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无论是数据通讯技术的演进、互联网技术的革新、还是视觉呈现的升级，都是得益于更强大的计算、更大容量更安全的存储以及更高效的网络。基于InfiniBand网络为基础的集群架构方案，不仅可以提供更高带宽的网络服务，同时也降低了网络传输负载对计算资源的消耗，降低了延时，又完美地将HPC与数据中心融合，构建了元宇宙发展的基石。

InfiniBand 网络架构的奥秘

从InfiniBand解决方案的全景图中，有网卡、交换机、线缆、网络端到端的硬件设备，还有DPU、网关设备，从而不仅构建了完备的数据中心的网络设备，而且还打通了与广域网同城应用的节点，实现了硬件完备的网络传输解决方案，有两点值得一提：

一是盒式交换机，1U 40口的200G交换机，可以提升20%的交换能力。

二是InfiniBand提供了业界新概念的DPU网卡，实现在业务负载上的卸载和隔离，做到了端到端的网络管理与维护，最大化兼容老旧设备，可以让设备无缝连接到高性能的InfiniBand网络。而在这些硬件的基础之上，开创性的构建了网络计算这一新兴概念，实现在交换机上做计算，同时结合SHIELD、SHARP、GPURDMADirect等功能之后，使得InfiniBand网络更加的智能和高效。

InfiniBand 是如何实现加速计算的?

讲到计算，不太了解RDMA应用的人们可能会疑惑，一个负责传输的网络是如何实现对计算的加速呢?RDMA就是这样一种技术，在通信两端的服务器内实现数据的直接传输，整个数据的操作CPU是完全不会介入，不仅降低了CPU的开销，而且也使得CPU不会成为数据传输的瓶颈，使得数据传输可以向200G、400G乃至1TB的数据的演进。

从图上我们可以看出，对于一个普通的服务器当没有使用RDMA技术的时候，由于CPU要负责大量的协议的开销处理，使得有47%的资源工作在Kernel态下，而只有大概50%的资源用于程序的计算，限制了整个服务器的应用扩展。当如果我们使用RDMA技术之后，使得大量的消耗CPU资源的数据面完全被卸载在网卡上，我们就可以能够控制在Kernel的资源在CPU的12%，将用户态的CPU资源实现翻倍。这样不仅将整个传输的性能提高，同时腾出来的CPU的资源又可以能够部署更多的计算的负载，实现了整个带宽的提升的同时，又增加了业务的部署，提高了整个服务器的利用效率。

另外，如何对GPU实现加速呢?

现在随着AI技术的快速普及，GPU的应用也变得越来越重要，而且在GPU上由于有成千上万的核要做计算，对数据传输的需求就会更大。在CPU服务器正在普遍向100G过渡的时候，GPU的服务器200G的网络已经成为标配，并且我们正在向400G乃至800G的网络过渡。因此GPU对网络传输的需求会更为迫切。

解决方案除了需要像RDMA这样的技术之外，还需要进一步扩展在网络数据面上的制约，让GPU全速运行。在标准的GPU服务器的架构上，GPU是以PCIe的方式和CPU进行互联的，在这种架构下就决定了GPU在服务器数据传输时，所有的数据都要经过CPU。

要解决这个问题，需要GPU Direct RDMA的技术，该技术可以实现让GPU和网卡直接bypass掉CPU，实现网卡和GPU之间的数据直连。这样只需要一步的数据拷贝，就可以让处于发送端GPU的数据从它的显存中直接一步跳到目的端的GPU的显存内，实现数据的快速拷贝。简化了流程，降低了时延，实现对GPU应用的加速的效果。

使用了GPU Direct RDMA技术之后，其对AI集群可以实现90%的时延的节省，4K以上报文大小的message传输的I/O带宽实现了十倍的性能的提升。同时在这样网络性能大幅提升的前提下，对AI集群的并行计算的任务实现了一倍以上的性能改进的效果，大幅提高了AI集群的效能，改善了投入产出比。

以上我们从网卡的角度上阐述了InfiniBand如何机遇性的加速CPU和GPU计算，当然，那作为网络中最为关键的交换机，InfiniBand是如何加速网络计算的?这里需要提到InfiniBand的应用SHARP了。

我们知道AI训练过程中有着大量的AllReduce的操作，直白地讲，就是负责分布式计算的GPU要同时更新自己的数据到不同的计算GPU上，这样的话在这种框架下就决定了数据要反复地进行网络，保持数据在各个GPU上的同步。并且AllReduce的计算类型无非是求和异或求最值等简单但是计算频繁的操作。我们知道了这样的计算模式之后，就可以设想把交换机变成一个计算节点，将所有的GPU的数据统一汇集到交换机上进行计算，并且统一分发到各个GPU上。这样由于交换机的转发带宽远大于服务器，如此的架构不仅没有数据传输的瓶颈，而且在数据网络中的流转只需要一次就可以完成所有的计算过程，大大简化了计算过程，降低了时延，消除了瓶颈。

从上面的图例可以看出，在几十台DGX的服务器集群规模上使用了网络计算功能之后，整体集群完成训练的任务的性能提升了18%，这就意味着当使用了InfiniBand网络的集群的时候，交换机不仅完成了高性能的数据传输，同时还完成了近两成的计算任务，为客户提高了性能的同时，节省了大量的服务器投入成本。

结语

通过InfiniBand的网络重新解构集群，将计算单元、存储单元立化成池，用InfiniBand作为整个集群的背板总线，高效地将其互联起来，为软件定义集群奠定了硬件的基础。这样，高性能集群就变成了一台超高性能的服务器，可以根据各种任务的负载特性的不同，灵活配置计算与存储资源，最大限度地满足效率的同时，还能有更高的性能表现。并且在未来集群扩容时，可以根据真实的情况需要，定向扩容所需的资源，提高集群的弹性。而这一切，都需要建立在高可靠、高带宽、低延时的网络上。