趋近智
训练大型语言模型涉及协调庞大的计算资源,通常涉及数百或数千个加速器(GPU/TPU),并处理PB级数据。这种规模使得网络从辅助部件变为直接影响训练效率、成本和可行性的重要因素。当处理单元之间的通信成为瓶颈时,增加加速器带来的性能提升会迅速减弱。对构建高效LLM分布式系统的特定网络要求和架构选择进行分析。
对于单设备来说模型过大或数据集过于庞大时,分布式训练算法是必需的,它们高度依赖处理器间通信。以下是两种主要的并行策略:
AllReduce操作),然后才能更新模型权重。这一聚合步骤涉及大量数据传输,其规模与模型大小直接相关。在这两种情况下,连接处理单元的网络的传输速度和效率决定了整体训练吞吐量。缓慢的通信会导致计算资源闲置,延长训练时间并增加成本。
网络性能主要通过带宽和延迟来表征:
对于LLM训练,通常都需要高带宽和低延迟,但它们的相对重要性可能取决于具体的分布式策略和模型架构。数据并行中的AllReduce操作通常受带宽限制,而流水线并行中的点对点通信可能对延迟更敏感。
虽然标准千兆以太网足以应对许多传统计算任务,但在大规模分布式训练中它很快就会成为瓶颈。以下是一些常用的更高性能互连技术:
互连的选择对成本和性能有重大影响。InfiniBand通常为节点间通信提供最低延迟,而带有RoCE的高速以太网则提供了一种有竞争力的替代方案,它利用了更常见的以太网基础设施知识。NVLink/NVSwitch是GPU密集型服务器中高性能节点内通信的标准。
分布式GPU系统中的通信路径。节点内通信通常使用高带宽NVLink,而节点间通信则依赖通过PCIe连接到CPU(或有时通过GPU Direct RDMA直接连接到GPU)的网卡/HCA实现的以太网或InfiniBand。
服务器(节点)的互连方式,即网络拓扑,在系统达到一定规模时也具有重要影响。简单的拓扑结构可能涉及所有节点连接到一个大型交换机。然而,这可能导致拥塞和可扩展性受限。
常见的高性能拓扑包括:
AllReduce这样涉及许多节点同时通信的集体通信模式。云服务提供商常在其高性能GPU集群中使用胖树或Clos网络的变体。拓扑结构影响‘二分带宽’(将网络一分为二的切口处的最小带宽),这是衡量网络处理分布式训练中常见的全对全通信模式能力的良好指标。了解您的集群(无论是基于云的还是本地的)的底层拓扑结构对于优化通信性能以及有效安排通信排名非常有帮助。
PyTorch(带有torch.distributed)和TensorFlow等框架依赖底层通信库来高效执行分布式操作。对于NVIDIA GPU,**NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)**是事实标准。
NCCL提供高度优化的集合通信操作实现,例如:
AllReduce: 将所有工作器的数据(例如,梯度)求和,并将结果分发回所有工作器。Broadcast: 将数据从一个工作器发送给所有其他工作器。Reduce: 从所有工作器收集数据到一个工作器,并执行归约操作(例如,求和)。AllGather: 将所有工作器的数据收集到每个工作器上。NCCL旨在通过使用高效算法(例如,根据操作和拓扑结构采用基于环或基于树的算法)并直接利用NVLink和InfiniBand RDMA等底层硬件功能来最大化带宽。如果配置正确,它通常可以充分利用可用网络带宽。
虽然NCCL在GPU集合操作中占主导地位,但**消息传递接口(MPI)**是一种更通用的并行编程标准,有时在LLMOps工作流中用作后端或用于基于CPU的通信或编排任务。
从运维角度看,网络考量包括:
ibstat、ethtool等工具以及与集群调度器集成的网络监控系统是必需的。总之,网络不仅仅是LLMOps的基础设施连接;它是分布式系统的核心组成部分,其性能特点直接影响大型语言模型训练和服务的速度、可扩展性和成本效益。需要仔细设计、选择合适的传输技术,并进行勤奋的监控,以防止通信成为LLM工作流中的制约因素。
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