HPC网络瓶颈，何解？

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来源：内容编译自hpcwire。

高性能计算 (HPC) 以太网旨在促进计算节点之间的快速通信，最大限度地降低延迟并最大化带宽，以确保快速可靠的数据传输。尽管近年来数据传输速率有所提高，但技术进步仍在不断突破传统网络的界限。人工智能工作负载尤其苛刻，严重依赖于稳健、可扩展的网络架构。超级以太网联盟(UEC) 最近通过了超级以太网规范 1.0，确保了基于以太网的通信路径的持续发展，以满足现代人工智能和 HPC 系统的严苛需求。

随着数据量和计算需求的激增，专业人员面临着高昂的运营成本、低下的可扩展性以及意想不到的性能限制。他们该如何避免日益常见的系统膨胀和瓶颈？

HPC 网络的膨胀和瓶颈

面对新出现的瓶颈，企业正在快速扩张，投资新硬件，并增加云计算支出，这导致网络变得过于复杂，配置过度。关键在于，问题在于访问的便捷性，而非计算速度。

技术进步带来了显著的性能提升。然而，现代硬件无法充分发挥其潜力，因为数据密集型工作负载会造成性能瓶颈。即使是最强大的组件，如果受到低效存储系统的阻碍，也会受到阻碍。

导致这些代价高昂的问题的关键趋势

在 AI 工作流程中，缓慢的信息存储和检索会阻碍下游流程。随着 AI 处理器规模越来越大、速度越来越快、性能越来越强，这种现象也变得越来越普遍。由于无法持续访问数据，AI 处理器的性能捉襟见肘，而模型规模的增长速度却超过了常规干预措施所能承受的范围。

由于众多人工智能应用依赖于实时分析，这个问题尤为紧迫。无缝运行很大程度上依赖于高性能计算 (HPC) 基础设施对数据集的高效处理。

另一个关键驱动因素是异构架构的使用日益增多。将中央处理器、专用集成电路和图形处理单元集成在同一总线上，虽然可以带来性能提升，但也会带来瓶颈。不同型号和不同代数的混合使用可能会导致互连不匹配，从而使问题更加复杂。

这些组件之间传输数据时，可能会出现延迟和网络拥塞。未优化的互连和内存层次结构往往是罪魁祸首——它们不必要地延长了访问时间，并且运行效率不达标。

等待网络技术赶上

在 21 世纪初，10 千兆以太网 (GbE) 网络似乎是 HPC 的终极目标。近二十年后，企业意识到即使是 25 GbE 和40 GbE 也不足以满足高带宽工作负载所需的吞吐量。

IT专业人员开发了一种专门的网络设计，使每台服务器都能够通过融合以太网访问两条25千兆位（Gb）的远程直接内存访问通道。这种设计使服务器能够从非易失性存储器快速驱动器（NMO）传输数据。他们实现了每秒50 Gb的总带宽，这在当时令人印象深刻。

仅仅几年后，数据传输速率就大幅提升。基于对 2025 年带宽需求将比 2017 年高出 55 倍的估计，IEEE P802.3df 任务组开发了 800 GbE 的并行结构。如今，网络架构师可以配置一个八通道端口来支持标准化的 200、400 或 800 GbE。

尽管网络技术正在飞速发展，但专业人员仍应采用多种解决方案来解决这个问题。全面的网络设计和管理策略对于维持大规模性能至关重要。

避免膨胀和瓶颈的方法

专业人员必须在过度配置和利用不足之间找到平衡点，既能满足客户需求，又能避免不必要的支出。拥塞控制和负载均衡是 HPC 网络的理想优化解决方案。

动态负载均衡算法会在某个节点流量过大时，将新的或优先级较低的请求路由到其他节点，从而分配负载。该算法实时评估拥塞情况，将流量重定向到利用率较低的节点，从而缓解瓶颈。在包含多个高带宽应用程序的 HPC 环境中，动态负载均衡算法发挥着重要作用。

另一种方法是战略性地放置数据集。通常，将频繁访问的信息置于高效、高性能系统的最前端可以减少延迟。人工智能使事情变得更加复杂，因为它的工作负载不断变化，因此它可能会更频繁地检索历史上未使用的数据。基于算法的动态放置策略至关重要。

无论企业采用何种方法应对这一问题，都应该进行战略性扩展。如果其基础设施无法实现无缝信息检索，那么即使拥有最大的存储空间和最佳的硬件也毫无意义。性能必须随容量扩展，以防止系统臃肿和延迟。

专注于面向未来的 HPC 网络

随着人工智能技术的发展，模型规模将不断扩大，这将推动制造商快速打造新型计算硬件。计算需求和数据集规模的指数级增长是不可避免的，因此，在专业人员开发最佳解决方案的过程中，做好面向未来的准备是明智之举。

https://www.hpcwire.com/2025/07/03/ais-data-hunger-how-hpc-ethernet-networks-can-avoid-costly-bloat-and-bottlenecks/

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