云计算革新：以太网 Scale-UP 网络为 GPU 加速赋能-易微帮

 

谈谈基于以太网的GPU Scale-UP网络

   

Intel Gaudi-3 采用 RoCE 互联技术，促进了 Scale-UP 解决方案。业界专家 Jim Keller 倡导以太网替代 NVLink。Tenstorrent 成功应用以太网实现片上网络互联。RoCE 和以太网已成为互联解决方案的新兴趋势，为高性能计算提供了强大且高效的连接选项。

要实现以太网替代 NVLink，需要对 GPU 架构进行全面修改，本质上等同于将 HBM 连接到以太网上并实现一系列通信优化。全球仅有少数公司掌握这项技术，包括针对计算需求的 In-Network-Computing 优化，如 SHARP。

博通打造NVLink竞品，需解决关键挑战：
- 数据传输速度和延迟优化
- 产品互联性和兼容性提升
- 生态系统发展和合作伙伴支持

链接延迟是不可避免的，源于高吞吐量高速 Serdes FEC 和超大型互连。单纯修改包协议或采用 HPC 以太网并不能解决此问题。

2.传输的语义是什么？做网络的这群人大概只懂个SEND/RECV。举个例子，UEC定义的Reliable Unordered Delivery for Idempotent operations(RUDI)其实就是一个典型的技术上的错误，一方面它满足了交换律和幂等律，但是针对一些算子，例如Reduction的加法如何实现幂等？显然这群人也没做过，还有针对NVLink上那种细颗粒度的访存，基于结合律的优化也是不支持的。更一般来说，它必须演进到Semi-Lattice的语义才行。

优化 NVLINK 上的内存池化，解决计算密集型算子（如 KV Cache）的时间/空间权衡问题，从而增强计算能力。

4.动态路由和拥塞控制能力1:1无收敛的Lossless组网对于万卡集群通过一些hardcode的调优没什么太大的问题，而对于十万卡和百万卡规模集群来看，甚至需要RDMA进行长传，这些问题目前来看没有一个商业厂商能解决的。

考虑到超大规模模型训练的一系列需求，把HBM直接挂载在以太网上并实现了一系列集合通信卸载的，放眼全球现在也就只有少数几个团队干过，前三个问题我是在四年前做NetDAM项目时就已经完全解决干净了，第四个去年也在某个云的团队一起解决干净了。下面我们将介绍一些Gaudi3/Maia100/TPU等多个厂商的互联，然后再分析一下NVLink的演进，最后再来谈谈如何能够真正地解决这些问题 at Scale

1. 当前ScaleUP互联方案概述

1.1 Intel Gaudi3

Gaudi的Die架构采用24个RoCE 200Gbps链路，21个用于内部全互联，3个用于外部连接，形成超大规模组网拓扑。每个边缘交换机的交换容量为25.6T。Intel WhitePaper值得深入研究，解决其提出的问题。

1.1.1 拥塞控制

Intel 采用 Selective ACK 机制取代 PFC，并使用 SWIFT 作为拥塞控制算法，避免 ECN。这种方法类似于 Google Falcon 在 Intel IPU 上的 Reliable Transport Engine，为数据中心网络提供了可靠、高效的传输。

1.1.2 多路径和In-Network Reduction

Intel 宣称支持 Packet Spraying，但使用博通交换机而非自有 Tofino。In-Network Reduction 兼容 FP8/BF16 等，而 Operator 仅支持求和、最小值和最大值。UEC 的 In-Network-Computing (INC) 工作组已明确此配置。

1.2 Microsoft Maia100

没有太多的信息，只有4800Gbps单芯片的带宽，然后单个服务器机框4张Maia100，整个机柜8个服务器构成一个32卡的集群。放大交换机和互联的线缆来看，有三个交换机，每个服务器有24个400Gbps网络接口,网口间有回环的连接线（图中黑色），以及对外互联线（紫色）。也就是说很有可能构成如下的拓扑:即在主板内部构成一个口字形的互联，然后在X方向构成一个环，而在Y方向则是分别构成三个平面连接到三个交换机。交换机上行进行机柜间的Scale-Out连接，每个机柜每个平面总共有32个400G接口，再加上1:1收敛，上行交换机链路算在一起正好一个25.6T的交换机，这样搭几层扩展理论应该可行，算是一个Scale-Up和Scale-Out两张网络合并的代表。

至于协议对于Torus Ring来看，简单的点到点RoCE应该问题不大，互联到Scale-Out交换机时就需要多路径的能力了。缺点是延迟可能有点大，不过这类自定义的芯片如果不是和CUDA那样走SIMT，而是走脉动阵列的方式，延迟也不是太大的问题。另外Torus整个组就4块，集合通信延迟影响也不大。但是个人觉得这东西可能还是用于做推理为主的，一般CSP都会先做一块推理用的芯片，再做训练的。另外两家CSP也有明确的训练推理区分AWS Trainium/Inferentia， Google也是V5p/V5e。

1.3 Google TPU

TPU互联大家已经很清楚了，Torus Ring的拓扑结构和光交换机来做链路切换。OCS有两个目的，一个是按照售卖的规模进行动态切分，例如TPUv5p 单芯片支持4800Gbps的ICI(Inter-Chip Interconnect)连接，拓扑为3D-Torus，整个集群8960块TPUv5p 最大售卖规模为6144块构成一个3D-Torus。通过OCS可以切分这些接口进行不同尺度的售卖，另一个是针对MoE这些AlltoAll的通信做扩展bisection 带宽的优化。还有一个是容错，这是3D Torus拓扑必须要考虑的一个问题，有一些更新是这周NSDI‘24 讲到一个《Resiliency at Scale: Managing Google’s TPUv4 Machine Learning Supercomputer》[2] 后面我们将专门介绍。另一方面Google还支持通过数据中心网络扩展两个Pod构建Multislice的训练，Pod间做DP并行。

1.4 AWS Trainium

Trainium 架构由 16 片组成一个小型簇集，采用 2D Torus Ring 结构进行片间互连。这种结构确保了高速、低延迟的数据传输，为 AI 和机器学习模型的训练提供了卓越的性能。

1.5 Tesla Dojo

Tesla Transport Protocol（TTP）由 Tesla 开发，简化了芯片内部和外部通信。它整合了 Wafer/NOC 和以太网扩展，实现了统一通信，提升了效率和性能。

它通过台积电的System-on-Wafer将25个D1计算单元封装在一个晶圆上, 并采用5x5的方式构建2D Mesh网络互联所有的计算单元, 单个晶圆构成一个Tile.每个Tile有40个I/O Die。Tile之间采用9TB/s互联。可以通过片上网络路由绕开失效的D1核或者Tile。

对外Scale-Out的以太网有一块DIP，每个D1计算引擎有自己的SRAM, 而其它内存放置在带HBM的Dojo接口卡(DIP)上。每个网卡通过顶部的900GB/s特殊总线TTP(Tesla Transport Protocol)连接到Dojo的I/O Die上, 正好对应800GB HBM的带宽,  每个I/O Die可以连接5个Dojo接口卡(DIP)。

由于内部通信为一个2D Mesh网络, 长距离通信代价很大, 针对片上路由做了一些特殊的设计。路由在片上提供多路径,并且不保序, 同时针对大范围长路径的通信, 它很巧妙的利用Dojo接口卡构建了一个400Gbps的以太网TTPoE总线来做shortcut。Dojo通过System-on-wafer的方式构建了基于晶圆尺度的高密度的片上网络, 同时通过私有的片间高速短距离总线构建了9TB/s的wafer间的通信网络. 然后将I/O和内存整合在DIP卡上,提供每卡900GB/s连接到晶圆片上网络的能力,构建了一个超大规模的2D Mesh网络, 但是考虑到片上网络通信距离过长带来的拥塞控制, 又设计了基于DIP卡的400Gbps逃生通道,通过片外的以太网交换机送到目的晶圆上。

1.6 Tenstorrent

Tenstorrent 的片上网络采用简单有效的以太网设计，由 Tensor+ 控制头组成以太网报文，支持多种通信语义。网络结构划分为阶段，每个阶段的指令数和带宽可估计，从而简化映射到核上的约束。
该2D Mesh 结构可扩展至 40960 个核心的大规模互联，提供高效且可扩展的片间通信。

2. Scale-UP的技术需求

2.1 拓扑选择

我们可以注意到在ScaleUp网络选择中，Nvidia当前是1:1收敛的FatTree构建，而其它几家基本上都是Torus Ring或者2D Mesh，而Nvidia后续会演进到DragonFly。背后的逻辑我们可以在hammingMesh的论文中看到的选择如下：可以看到对于Allreduce带宽来看，Torus是最便宜的，性能也能够基本跑到峰值。但是针对MoE这类模型的AlltoAll就要考察bisection带宽了，而DragonFly无论是在布线复杂度还是GlobBW以及网络直径上都还不错，所以明白了Bill Dally的选择了吧？

2.2 动态路由和可靠传输

当网络规模扩展至十万卡时，现有的流量工程解决方案存在局限性。单板级优化，如RoCE缺陷修复、Adaptive Routing和Packet Spraying，只能部分解决万卡规模问题。
对于超大规模网络，需要同时解决流量工程和亲和性控制的难题。

基于元数据的静态路由，管控平面调度和多轨道技术都可以作为解决方案的组成部分。通过综合应用这些技术，可以有效管理超大规模网络中的海量流量，确保网络性能和可靠性。

算法应对突发流量十分困难。令人担忧的是，人们往往忽视突发流量的根源，执着于通过测试交换机缓冲区来抑制它。一些人甚至诉诸确定性网络和傅立叶分析，这显然是徒劳的。

在工业界，优化调度仍面临挑战，取决于其他厂商的洞察力。
谷歌的研究表明，系统失效和弹性售卖会导致数据碎片，从而增加调度难度。
ICI内部路由解决方案与OCS交换机协作，提供完善的解决方案。
这篇论文深入披露了ICI的架构，包括物理层、可靠传输层、路由层和事务层，为理解该解决方案提供详细的技术见解。

以太网的路由层对于支持 ScaleUP 至关重要，因为它提供 DragonFly 和失效链路切换能力，确保以太网在复杂网络环境下保持高可用性。

3. Scale UP延迟重要么？

GPU延迟隐藏优化
GPU延迟隐藏通过以下方式实现：
* NVLink：内存语义，提供高带宽、低延迟。
* RDMA：消息语义，主要用于异构计算，延迟会更高。
GPU作为吞吐量优化的处理器，追求低延迟会导致实现问题。NVLink的内存语义使其具有较低延迟，而RDMA的消息语义和异构计算实现导致延迟较高。

3.1 RDMA实现的缺陷

RDMA相较NVLink延迟高的问题因CPU限制而起。NVIDIA引入GDA-KI技术，有效降低访存延迟，使得访问延迟变得更加容易隐藏。

3.2 细粒度的内存访问

NVLink 的细粒度访问对传输效率和延迟至关重要。利用以太网 RDMA 替换 NVLink 时，需要采用 HPC 以太网来支持较长的数据包。
此外，为实现 RDMA 消息的内部半格语义，需要遵循 NetDAM 中提出的解决方案。通过满足这些要求，可以有效弥补以太网 RDMA 在替换 NVLink 方面的不足。

交换律可以保证数据可以用UnOrder方式提交。
幂等性确保丢包重传不会导致重复处理。但在涉及副作用的加法操作（如 Reduce）时，需要采用事务或数据幂等性来处理。
结合律针对细粒度的内存访问，通过结合律编排，提升传输效率。

对于访存的需求，在主机内的协议如下：通常是一个FLIT的大小，而在这个基础上要支持超大规模的ScaleUP互联和支撑可靠性又要加一些路由头，还有以太网头，还有如果超大规模集群要多租户隔离还有VPC头，这些其实支持起来都没有太大问题的，因为当你考虑到了结合律即可。但是UEC似乎完全没理解到，提供了RUDI的支持交换律和幂等律支持了，结合律忘了，真是一个失误。而英伟达针对这个问题怎么解的呢？结合律编码：最终细颗粒度访存的问题解决了。下一代的NVLink一定会走到这条路里面来Infiniband和NVLink这两张ScaleOut和ScaleUP网络一定会融合。

3.2 ScaleUP的内存池化

大模型面临 HBM 容量不足的挑战。英伟达通过 Grace 和 NVLink C2C 扩展解决了该问题，采用池化内存以支持 ScaleUP 网络。值得关注的是，英伟达正在探索其他方式来应对这一挑战，如论文中所展示的。

3. 结论

任何一家公司如果想做Ethernet的Scale UP，需要考虑以下大量的问题：

通过优化访问内存协议并利用 GPU 的缓存，FinePack 可显著缩短延迟。其创新的 Message 语义和缓存处理机制能有效隐藏延迟，提升整体性能。
ScaleUP 网络的动态路由和租户隔离功能至关重要，优化路由以避免碎片问题，特别是当资源受链路故障影响时。
RDMA语义不完善，且直接复制SHARP存在隐患。为实现幂等，需要完善Semi-Lattice语义，支持有副作用操作的幂等实现。
Fabric的多路径转发和拥塞控制，提升整个Fabric利用率；
大规模内存池化。

NetDAM研究突破性地实现了以太网ScaleUP直连HBM，其消息编码策略与Jim Keller的成就一致，但基于不同出发点。此外，大规模池化和原生In-Network-Computing/Programming加速进一步增强了其功能。通过与多个团队合作，引入了先进的拥塞控制和多路径转发，完善了该方案。NetDAM的论文为以太网在HPC领域应用提供了宝贵的见解，值得深入研读。

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