InfiniBand网络内计算架构指南

本文主要是介绍InfiniBand网络内计算架构指南，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

InfiniBand网络内计算知多少？

   

InfiniBand在高性能计算和人工智能领域占据核心地位，其高速、低延迟的网络通信能力支持大规模数据传输与复杂计算。在网络内计算领域，InfiniBand的应用日益广泛，通过内部计算降低延迟，提升系统效率，为HPC和AI领域带来卓越的性能与智能。InfiniBand，助力前沿科技迈向更高峰。

InfiniBand网络内计算：它是什么？

InfiniBand网络内计算（INC）是InfiniBand技术的革新应用，通过整合计算能力于网络之中，显著提升系统性能。它精准解决AI与HPC中的通信瓶颈，为数据中心的可扩展性带来全新视角，是网络计算领域的杰出创新。

In-Network Computing理念革新性地将计算功能融入InfiniBand网络的交换机和适配器，实现数据传输与简单计算并行。此举直接消除了将数据转移至服务器等终端节点的需求，极大提升了数据处理效率，展现了前所未有的网络计算新境界。

数据中心中的InfiniBand网络内计算

现代数据中心正迈向分布式并行处理架构新纪元，受云计算、大数据、高性能计算和AI推动。CPU、内存、存储资源分散于数据中心，经InfiniBand、以太网、光纤通道及Omni-Path高速网络紧密连接。协同设计与分工合作共促数据处理高效完成，构建以业务数据为核心、均衡的系统架构，引领数据处理新潮流。

InfiniBand网络内计算革新数据处理方式，将计算任务移至网络内部，释放CPU压力，实现集成化网络计算，大幅减少延迟，显著提升系统性能。其关键技术如网络协议卸载、RDMA、GPUDirect等，实现在线计算、低延迟通信及高效数据传输。这一深度集成方案为高性能计算和AI应用注入强大动力，引领计算技术新纪元。

InfiniBand网络内计算的关键技术

网络协议卸载

InfiniBand网络适配器和交换机全面处理网络通信协议栈，包括物理层至传输层，其卸载技术省去了额外软件和CPU资源，极大提升了通信性能，实现高效数据传输。

RDMA

RDMA技术革新网络传输，突破数据处理延迟瓶颈。它通过直接内存间传输，无需CPU介入，极大降低延迟，显著提升网络传输效率，为服务器端数据处理带来革命性优化。

RDMA技术让用户应用程序直接传输数据至服务器存储，数据再经网络高速传至远程系统存储。这一创新过程避免了重复数据复制与文本交换，显著减轻CPU负担，实现高效数据传输。

GPUDirect RDMA

GPUDirect RDMA技术运用RDMA功能实现GPU节点间直连通信，显著提升GPU集群通信效率。

GPUDirect RDMA技术实现了集群内GPU进程间的直接通信，允许RDMA适配器直接在节点间GPU内存传输数据。该技术无需CPU介入，减少了PCIe总线访问，避免了不必要的数据复制，从而显著提升通信性能，实现高效的数据传输。

SHARP

SHARP，一种专为高性能计算和AI应用设计的集体通信网络卸载技术，通过可扩展层级聚合与减少协议，显著提升集体通信的效率。

SHARP将计算引擎单元集成到InfiniBand交换机芯片中，支持各种定点或浮点计算。在包含多个交换机的集群环境中，SHARP在物理拓扑结构上建立一个逻辑树形结构，使得多个交换机能够并行且分布式地处理集体通信操作。这种SHARP树状结构的并行和分布式处理极大地减少了集体通信的延迟，减轻了网络拥塞，并提高了集群系统的可扩展性。该协议支持诸如屏障（Barrier）、Reduce、All-Reduce等操作，从而提升了大规模计算环境中的集体通信效率。

InfiniBand网络内计算应用：HPC与AI

InfiniBand在网络内计算在高性能计算中的应用

在高性能计算（HPC）领域，InfiniBand对于缓解CPU/GPU资源竞争至关重要。其通信密集特性要求高效通信协议支持。为此，卸载技术、RDMA、GPUDirect及SHARP等技术得到广泛应用，以优化计算性能，特别是在处理计算密集型任务时，这些技术更是不可或缺。

InfiniBand网络内计算在人工智能中的应用

人工智能的前沿发展高度依赖InfiniBand网络内计算，加速训练过程，实现高精度模型。当前，GPU或专用AI芯片是训练平台的核心，通过InfiniBand显著提升训练效率。卸载应用程序通信协议对降低AI训练延迟至关重要。GPUDirect RDMA技术强化GPU集群间通信带宽，显著减少通信延迟，为AI训练注入强劲动力。