【ml-engineering 翻译系列】AI系统中的网络概述

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我的课程笔记，欢迎关注：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode 本篇文档的来源：https://github.com/stas00/ml-engineering 。这篇文档深入探讨了节点间和节点内网络硬件在大规模机器学习训练中的关键作用。首先强调了网络速度对于充分利用昂贵加速器的重要性，特别是在训练大型语言模型时。随后解释了一系列关键术语和概念，详细介绍了集群网络的三个主要组成部分：前端网络、后端网络和带外网络。文章还讨论了RDMA网络技术，比较了不同节点内网络技术的理论带宽，并通过案例分析解释了单GPU训练、单节点多GPU训练和多节点训练的性能差异。文档还深入探讨了通信和计算重叠的概念，以及如何计算TFLOPS，同时强调了高速节点间网络对大型模型训练的重要性。文章还解释了实际网络吞吐量与理论带宽的差异，提供了基准测试结 ………………………………