2022年7月，在山東濟南舉行的2022中國算力大會上，紫金山實驗室研究員高新平作了“基于無損數(shù)據(jù)中心的AI訓練網(wǎng)絡均衡技術(shù)實踐”的主題演講。

紫金山實驗室是江蘇省和南京市共同推進建設的重大科技創(chuàng)新平臺。紫金山實驗室面向網(wǎng)絡通信與安全領(lǐng)域國家重大戰(zhàn)略需求，以引領(lǐng)全球信息科技發(fā)展方向、解決行業(yè)重大科技問題為使命，通過聚集全球高端人才，開展前瞻性、基礎(chǔ)性研究，力圖突破關(guān)鍵核心技術(shù)，開展重大示范應用，促進成果在國家經(jīng)濟建設中落地。紫金山實驗室力圖成為國家科技創(chuàng)新的重要力量，建成具有世界一流水平的戰(zhàn)略科技創(chuàng)新基地。

紫金山實驗室與華為依托紫金山實驗室無損數(shù)據(jù)中心展開面向AI訓練場景的網(wǎng)絡均衡技術(shù)的聯(lián)合創(chuàng)新，解決AI集群中網(wǎng)絡負載不均而導致的AI訓練任務性能下降的問題。

高新平研究員指出AI訓練使用的集合通信算法，當前主流的有Ring算法、Tree算法和Halving Doubling算法等，在運行時通信流量都呈現(xiàn)出了共同的特征：周期性、流數(shù)量少、長連接，并行任務間有強實時同步性要求，通信效率取決于最慢的節(jié)點。同時，AI訓練時，各節(jié)點之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大。以上這些流量特性使計算集群網(wǎng)絡容易出現(xiàn)負載不均導致AI訓練任務性能下降的問題。

現(xiàn)有網(wǎng)絡均衡的主流技術(shù)大體分為三種，逐流ECMP均衡、基于子流flowlet均衡和逐包的負載分擔均衡。逐流ECMP均衡技術(shù)，是當前最為常用的負載均衡算法，適用于流鏈接較多場景，它優(yōu)勢在于無亂序，劣勢在于流數(shù)量較少時，例如AI訓練場景下，存在HASH沖突問題，網(wǎng)絡均衡效果不佳?；谧恿鱢lowlet均衡技術(shù)，它依賴于子流之間的時間間隔GAP值的正確配置來實現(xiàn)均衡，但全局路徑級時延信息不可知、無法配置，且存在接收端側(cè)亂序的問題。逐包的負載分擔均衡技術(shù)，理論均衡度最好，但實際在接收端側(cè)存在大量報文亂序問題，現(xiàn)實中幾乎無使用案例。

發(fā)表“基于無損數(shù)據(jù)中心的AI訓練網(wǎng)絡均衡技術(shù)實踐”主題演講

在紫金山實驗室無損數(shù)據(jù)中心AI訓練集群中驗證了華為創(chuàng)新的網(wǎng)絡均衡技術(shù)NSLB（Network Service Load Balance）?；谌A為交換芯片高精度telemetry能力，采集流量矩陣作為路由算法輸入，用以控制AI流量的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，避免負載不均，提升AI訓練效率。

Ring算法場景，運行單個計算任務下，使用NSLB技術(shù)對比典型ECMP負載分擔技術(shù)，網(wǎng)絡實現(xiàn)100%均衡、平均鏈路利用率34%、比ECMP提升35%，AI訓練集性能最高提升113.41%；

Ring算法場景，同時運行兩個計算任務下，使用NSLB技術(shù)對比典型ECMP負載分擔技術(shù)，網(wǎng)絡實現(xiàn)100%均衡、平均鏈路利用率29%、比ECMP提升15.6%，AI訓練集性能最高提升57.29%；

Tree算法場景下，運行單個計算任務下，使用NSLB技術(shù)對比典型ECMP負載分擔技術(shù)，網(wǎng)絡實現(xiàn)100%均衡、平均鏈路利用率13.8%、比ECMP提升1%，AI訓練集性能最高提升6.50%；

Tree算法場景下，運行兩個計算任務下，使用NSLB技術(shù)對比典型ECMP負載分擔技術(shù)，網(wǎng)絡實現(xiàn)100%均衡、平均鏈路利用率14%、比ECMP提升10.5%，AI訓練集性能最高提升15.81%。

未來，紫金山實驗將與華為在無損數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡領(lǐng)域就網(wǎng)絡新拓撲、DCN高性能互聯(lián)等方向展開持續(xù)的聯(lián)合創(chuàng)新，推動無損數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡在低時延、高吞吐等方向進一步的發(fā)展，為高算力提供強有力的底座。