EFLOPS伺服器架構

傳統伺服器架構的瓶頸主要來自內部PCIe Fabric樹形互連。首先，傳統的數據中心伺服器通常只配備一個網路介面（獨立網卡或者Bond網卡），當該伺服器配備多個加速部件（比如GPU）並通過網路介面並發傳輸數據時，就會面臨很大的流量匯聚，使其成為系統的瓶頸。而這種同步式的網路訪問，在分散式AI訓練任務中非常常見。AI訓練的數據集一般被劃分為多個批次，每個批次的數據處理完成之後，所有參與計算的NPU加速器都要進行梯度的同步。跨伺服器的NPU梯度同步操作都要通過網路介面進行通信。這種周期性的同步式網路介面訪問，勢必導致網路介面上的擁塞。類似的埠擁塞還會發生在PCIe樹形拓撲的跟節點處。分散式AI訓練業務在每個批次的數據處理完成之後，會同步載入下一批次數據，導致內存的並發訪問。

其次，PCIe Switch埠上的擁塞可能導致整體通信效率的降低。當NPU1和NPU3同時向NPU2發送數據時，將會在與NPU2直接相連的PCIe Switch埠上形成擁塞。由於NPU1和NPU3到NPU2的通信距離不同，導致二者之間具有顯著的帶寬差異。而AI訓練任務的梯度AllReduce是一個全局性的同步操作，其完成時間往往受限於最慢的鏈路，所以這種鏈路帶寬的不公平性也會導致系統性能的下降。

最後，出於種種原因，PCIe交換晶元往往只會實現一個虛擬通道，導致QoS能力缺失，這就使得伺服器內各種流量沒有隔離能力，形成帶寬的無序爭搶。

EFLOP伺服器架構重點解決上述互連問題，伺服器配備了與加速器（NPU）等量的網卡（NIC），並將NPU和NIC進行綁定配對，每一對綁定的NPU和NIC處於同一PCIe Switch之下，約束NPU的網路通信只能經由自己綁定的NIC。這樣，NPU的網路通信流量全部被局限在PCIe Switch之內，避免了網路介面上的擁塞。針對PCIe Switch引入的擁塞問題，在PCIe流量較大的情況下，禁用NPU之間進行跨PCIe Switch通信，使其通過網路介面進行數據交換，利用網路協議棧的流量控制機制來降低系統的擁塞程度。值得強調的是，網路化伺服器架構是一個開放的架構，可為各種加速器提供高速互連，對於自帶直連匯流排（如英偉達的 NVLink）的加速器同樣兼容，利用其直連匯流排實現更高帶寬通信。

EFLOPS系統互連架構

系統互連架構

數據中心大多採用Clos拓撲，提供了高對剖帶寬、可擴展的基礎通信能力，但由於路徑選擇的哈希演算法總是存在碰撞的可能，使得網路中的擁塞無法避免。相比傳統僅優化擁塞控制演算法的思路，EFLOPS從更上層架構進行網路流量管理，以徹底解決網路的擁塞問題。

配合EFLOPS多網卡伺服器結構，阿里巴巴工程師們出了BiGraph扁平化拓撲，分為上下兩組，每組的交換機與另一組交換機全互連，同組交換機之間的數據交換需要另一組交換機轉發，這樣每一個交換機都扮演了Clos網路中的Spine和Leaf兩個角色，最大跳步數僅為3，BiGraph拓撲具有如下兩個重要的特性。

1.它在兩層交換機之間提供了豐富的物理鏈路資源。在N個計算伺服器的系統中，兩層交換機之間至少存在著N/2個物理鏈路可供使用。這意味著我們有機會將 Halving-Doubling AllReduce演算法的所有連接一一映射到可用的物理鏈路上，避免它們之間的鏈路爭用，以徹底解決網路擁塞問題。

2.接入不同層次的任意兩個計算伺服器之間的最短路徑具有唯一性。工程師可以充分利用這一特性，在通信庫甚至更高層次進行伺服器間通信模式的管理。比如，在建立連接的時候，選擇合適源和目的伺服器，來控制網路上的路徑選擇。

Re-ranking Halving-Doubling演算法示意圖

通信庫軟體是發揮BiGraph拓撲優勢的關鍵，阿里巴巴自研了ACCL（Alibaba Collective Communication Library）集合通信庫，首先它在物理網路中構建出BiGraph虛擬拓撲，然後基於該虛擬結構，實現無擁塞集合通信演算法。無擁塞集合通信演算法是阿里巴巴在標準Halving-Doubling演算法的基礎上，提出的一套新的Re-ranking Halving-Doubling演算法，實現了通信連接與BiGraph拓撲的完美映射，從根本上避免選路衝突。

相比最流行的Ring AllReduce演算法，EFLOPS的演算法更利於大規模性能擴展。Ring AllReduce非常適合傳統單網卡伺服器架構，每一步需要傳輸的數據量少而且採用單向環式的網路傳輸，但需要O(N)步執行，延遲隨系統規模擴大而線性增加。 Halving-Doubling演算法則是通過遞增和二分的方式快速地實現數據傳輸，僅需要O(logN)步，但每一步要傳輸的數據量比 Ring AllReduce更大，這一特徵恰好與EFLOPS的互連網路能力適配。

Re-ranking Halving-Doubling演算法的核心是根據每個進程的物理位置，重新排列該進程對應的排名，結合節點之間的同步策略，使得任何時刻任何點到點的數據傳輸都能獨佔一條物理鏈路，從而有效地避免了網路擁塞，理論上能夠達到線速的傳輸。以8台伺服器，每台伺服器包含4個加速器的系統為例，對該演算法進行說明，其中方形表示交換機，圓圈表示加速器，圓圈裡的數字表示重新排列後新的排名。連線代表交換機之間的物理連接，不同顏色代表不同步驟下使用的路徑。按照重新排列後，可以看到演算法的任何一個步驟，同一個主機的四個加速器走的都是不同的直連鏈路，這樣保證了數據經過的路徑最短，且加速器間的數據傳輸路徑沒有衝突。

通信性能對比圖

EFLOPS AI集群性能

只要在多機多卡環境，不需要太大的規模，EFLOPS集群架構就可以發揮明顯的性能優勢。在一個64張GPU卡（NVDIA V100 32G 顯存）的小規模集群中，AllReduce集合通信性能測試表明，採用不同的AllReduce演算法，EFLOPS集群的硬體設計可以將通信效率提升2.3~11.3倍。EFLOPS演算法架構協同演算法可以將通信效率進一步提升1.4~7.3倍。隨著系統規模的增長，網路擁塞概率的增加，EFLOPS AI集群的通信性能優勢更明顯。

在該64 GPU卡測試場景中，拍立淘百萬分類 大模型的端到端性能提升了2.2倍。對自然語言處理領域廣泛應用的BERT預訓練模型進行評測在EFLOPS集群中，BERT的通信開銷得到了大幅降低，僅使用EFLOPS硬體即可獲得2倍通信性能的提升，疊加ACCL通信庫支持，整體性能提升了2倍，通信性能提升了4倍。