朗讀阿裏巴巴EFLOPS服務器集群架構簡介第阿裏巴巴EFLOPS服務器集群架構簡介

《阿裏巴巴EFLOPS服務器集群架構簡介》
我是天邊飄過一朵雲科技達人，優質創作者EFLOPS系統互連架構系統互連架構數據中心大多采用Clos拓撲，提供了高對剖帶寬、可擴展的基礎通信能力，但由於路徑選擇的哈希算法總是存在碰撞的可能，使得網絡中的擁塞無法避免。相比傳統僅優化擁塞控制算法的思路，EFLOPS從更上層架構進行網絡流量管理，以徹底解決網絡的擁塞問題。配合EFLOPS多網卡服務器結構，阿裏巴巴工程師們出了BiGraph扁平化拓撲，分為上下兩組，每組的交換機與另一組交換機全互連，同組交換機之間的數據交換需要另一組交換機轉發，這樣每一個交換機都扮演了Clos網絡中的Spine和Leaf兩個角色，最大跳步數僅為3，BiGraph拓撲具有如下兩個重要的特性。1.它在兩層交換機之間提供了豐富的物理鏈路資源。在N個計算服務器的系統中，兩層交換機之間至少存在著N/2個物理鏈路可供使用。這意味著我們有機會將 Halving-Doubling AllReduce算法的所有連接一一映射到可用的物理鏈路上，避免它們之間的鏈路爭用，以徹底解決網絡擁塞問題。2.接入不同層次的任意兩個計算服務器之間的最短路徑具有唯一性。工程師可以充分利用這一特性，在通信庫甚至更高層次進行服務器間通信模式的管理。比如，在建立連接的時候，選擇合適源和目的服務器，來控制網絡上的路徑選擇。
Re-ranking Halving-Doubling算法圖通信庫軟件是發揮BiGraph拓撲優勢的關鍵，阿裏巴巴自研了ACCL（Alibaba Collective Communication Library）集合通信庫，首先它在物理網絡中構建出BiGraph虛擬拓撲，然後基於該虛擬結構，實現無擁塞集合通信算法。無擁塞集合通信算法是阿裏巴巴在標准Halving-Doubling算法的基礎上，提出的一套新的Re-ranking Halving-Doubling算法，實現了通信連接與BiGraph拓撲的完美映射，從根本上避免選路沖突。相比最流行的Ring AllReduce算法，EFLOPS的算法更利於大規模性能擴展。Ring AllReduce非常適合傳統單網卡服務器架構，每一步需要傳輸的數據量少而且采用單向環式的網絡傳輸，但需要O(N)步執行，延遲隨系統規模擴大而線性增加。 Halving-Doubling算法則是通過遞增和二分的方式快速地實現數據傳輸，僅需要O(logN)步，但每一步要傳輸的數據量比 Ring AllReduce更大，這一特征恰好與EFLOPS的互連網絡能力適配。Re-ranking Halving-Doubling算法的核心是根據每個進程的物理位置，重新排列該進程對應的排名，結合節點之間的同步策略，使得任何時刻任何點到點的數據傳輸都能獨占一條物理鏈路，從而有效地避免了網絡擁塞，理論上能夠達到線速的傳輸。以8台服務器，每台服務器包含4個加速器的系統為例，對該算法進行說明，其中方形表示交換機，圓圈表示加速器，圓圈裏的數字表示重新排列後新的排名。連線代表交換機之間的物理連接，不同顏色代表不同步驟下使用的路徑。按照重新排列後，可以看到算法的任何一個步驟，同一個主機的四個加速器走的都是不同的直連鏈路，這樣保證了數據經過的路徑最短，且加速器間的數據傳輸路徑沒有沖突。
通信性能對比圖EFLOPS AI集群性能只要在多機多卡環境，不需要太大的規模，EFLOPS集群架構就可以發揮明顯的性能優勢。在一個64張GPU卡（NVDIA V100 32G 顯存）的小規模集群中，AllReduce集合通信性能測試表明，采用不同的AllReduce算法，EFLOPS集群的硬件設計可以將通信效率提升2.3~11.3倍。EFLOPS算法架構協同算法可以將通信效率進一步提升1.4~7.3倍。隨著系統規模的增長，網絡擁塞概率的增加，EFLOPS AI集群的通信性能優勢更明顯。在該64 GPU卡測試場景中，拍立淘百萬分類 大模型的端到端性能提升了2.2倍。對自然語言處理領域廣泛應用的BERT預訓練模型進行評測在EFLOPS集群中，BERT的通信開銷得到了大幅降低，僅使用EFLOPS硬件即可獲得2倍通信性能的提升，疊加ACCL通信庫支持，整體性能提升了2倍，通信性能提升了4倍。
《阿裏巴巴EFLOPS服務器集群架構簡介》完，請繼續朗讀精采文章。
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