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做网站一定要公司备案吗,网站开发遇到过哪些技术难点,建网站需要什么手需,抖音团购小程序代理转自微信号#xff1a;牛逼的ITAI工作负载特有的低熵、突发、大象流特征#xff0c;使得基于传统以太网的架构在万卡 GPU集群中遭遇严重性能瓶颈。Meta基于博通的 Jericho系列芯片研发了——DSF#xff08;Disaggregated Scheduled Fabric#xff09;无损确定性…转自微信号牛逼的ITAI工作负载特有的低熵、突发、大象流特征使得基于传统以太网的架构在万卡 GPU集群中遭遇严重性能瓶颈。Meta基于博通的 Jericho系列芯片研发了——DSFDisaggregated Scheduled Fabric无损确定性网络架构国内一般叫DDC网络。DSF不仅是对前作中各种填坑经验的技术升华更是对AI训练网络本质的重新思考。基础设计物理隔离与三级解耦拓扑1、前后端网络物理分离DSF的设计起点是彻底的物理解耦。如图1所示Meta将AI训练网络后端与通用数据中心网络前端进行物理层面的分离这一设计与字节MegaScale、腾讯星脉、阿里HPN等业界方案异曲同工。前端网络采用标准三级Clos架构基于Broadcom Tomahawk 5或Cisco G200等51.2T以太网交换机专注通用性与互联互通。后端网络则专为GPU间RDMA通信优化初期采用Arista 7800系列后续演进为基于Broadcom Jericho3-AI和Ramon3芯片的专用硬件。2、双平面冗余与三级解耦架构DSF采用双平面Dual-Plane物理冗余设计每个GPU通过两条独立链路分别接入Plane 0和Plane 1。逻辑上采用RDSWLeaf、FDSWSpine和SDSWSuper Spine的三级解耦架构。L1 Zone作为DSF的最小调度单元L1 Zone体现了精细化的设计理念RDSW采用Arista 7700R4C-38PE搭载Broadcom Jericho3-AI芯片具备深缓存、高吞吐、低延迟特性连接设计18个800G下行端口连接GPU服务器20个800G上行端口通过Breakout技术转换为40条400G逻辑链路收敛比1.11:1通过物理超配确保上行带宽冗余FDSW采用Arista 7720R4-128PE搭载Broadcom Ramon3芯片专司高速信元转发单机128个800G端口与Zone内所有RDSW全互联L2 Zone与L3 Region可扩展性设计通过引入SDSWDSF可互联4个L1 Zone构建18K GPU规模的L2 Zone集群。进一步通过Edge Pod和EDSW实现跨区域互联支持超大规模部署。核心技术突破双域架构与创新机制1、双域架构以太网域与交换矩阵域的解耦DSF最核心的创新在于双域架构设计。网络被划分为以太网域和交换矩阵域实现了协议处理与数据转发的彻底解耦。以太网域负责运行传统网络协议保持与现有基础设施的兼容性。交换矩阵域则专司高性能数据转发将数据包分割为信元进行高效传输。这种解耦架构是实现端到端无损调度的基础。2、信元喷射彻底解决负载均衡难题与传统ECMP哈希方法不同DSF采用信元喷射技术通过切片-喷洒-重组的工作流程实现极致负载均衡。切片入口RDSW将变长以太网数据包切分为定长信元喷洒采用轮询方式将信元均匀喷射到所有可用上行链路重组出口RDSW利用深度缓存将乱序信元重组为原始报文这一机制彻底消除了低熵流量导致的哈希极化实现了链路负载的完美均衡。3、基于信用的流控硬件级无损网络保证DSF的流控机制是前文所述软件层Clear-to-Send的硬件化实现通过VOQ与Credit系统确保无损传输。准备阶段数据包进入针对特定目标的VOQ为独立调度奠定基础授权阶段入口RDSW动态请求Credit令牌基于实时网络状态决策执行阶段仅在获得Credit授权后VOQ才调度信元传输整个流程由Meta自研的FBOSS控制平面统一协调通过FBOSS状态数据库实现节点间实时状态同步。4、输入均衡模式分布式故障自愈机制DSF的输入均衡模式确保了在故障场景下的优雅降级。如图6所示当检测到链路故障时系统通过以下流程实现自愈实时检测下游节点感知链路故障FDSB广播通过Fabric Disaggregation Protocol广播带宽缩减信号分布式响应上游节点启动自我节流机制优雅降速Credit信号逐级传播实现全局优雅降速这一机制防止了局部故障演变为全局拥塞风暴确保了系统的高可靠性。技术价值与局限性分析DSF代表了AI训练网络架构的重要里程碑其技术价值体现在三个维度性能极致化通过双域架构和信元喷射DSF实现了微秒级精度的无阻塞调度将以太网性能推向了物理极限。可靠性革新基于信用的流控结合输入均衡模式构建了硬件级的端到端无损网络为AI训练提供了确定性保障。架构前瞻性三级解耦拓扑与双平面设计为超大规模集群扩展提供了基础框架。然而DSF的F1赛车特性也带来了显著局限性专用硬件依赖对Broadcom Jericho3-AI等深缓存专用芯片的强依赖制约了技术在通用环境中的普及。扩展性瓶颈复杂的调度协议和硬件要求限制了向吉瓦级超大规模数据中心的扩展能力。成本与复杂度专用硬件和控制平面的复杂度带来了显著的部署和维护成本。总结DSF的成功证明了以太网在AI训练场景下的巨大潜力但其专用化特性也提出了新的问题我们能否打造一辆既有F1赛车性能、又能在通用高速公路上驰骋的保时捷911这一问题的答案或许就藏在Meta下一代网络架构NSF非调度网络的设计理念中。NSF旨在在保持高性能的同时更好地拥抱通用以太网生态为吉瓦级超大规模AI集群提供可行的网络解决方案。在AI集群规模持续扩大的趋势下网络架构的创新将继续扮演关键角色。DSF作为这一演进过程中的重要里程碑不仅解决了当下的技术挑战更为未来架构的发展指明了方向。