性能拉满！“大模型专用”超级AI以太网交换机X400的杀手锏技术

大模型火了，参数规模一路狂飙，在新的超级AI算力系统背后，多层次的交换机网络也让网工朋友很是头疼。

网工朋友可能还没注意到，最近市面上有一款吊炸天的“大模型专用交换机”来了。

毕竟，交换机这种通用网络产品发展了几十年，时至今日，任何网络技术，很难撩起人们的兴奋点。

但，仔细了解一下，这款交换机，着实让人兴奋。

甚至可以说，这是国内目前AIGC领域最牛交换机。

为什么这么高评价？我们看看实测吧 

这款叫做X400的交换机，端口规格是128×400G，看起来似乎“平平无奇”。

因为业内同行们，也差不多是这个规格（单芯片51.2T方案，64×800G或128×400G）。

可是，类似的规格，这款交换机却表现出“吊打”同行的能力。

跟同行们的51.2T方案相比，用这款交换机组网训练大模型，训练性能可以提升至1.6倍。

下面这个实测就很能说明问题：

16000张GPU卡环境，训练1750亿参数的GPT3，X400交换机吊打传统RoCE网络。

这是什么概念呢？

这意味着，基于X400交换机构建的以太网，大模型训练性能可以完全对标同速率的IB网络。

你花着以太网RoCE的钱，买到的却是与IB网络相当的性能！

接下来，我们就讲讲，这个看似平平无奇的X400，凭啥这么猛？

首先，这是国内目前唯一量产的基于Spectrum-4交换芯片的交换机。接

当前市面上51.2T交换芯片方案四分天下：Spectrum-4、Tomahawk 5、Silicon One G200以及Teralynx 10，每一家都各有特色。

国内数通大厂和互联网巨头们，纷纷发布了51.2T交换机，大多搭载的是Tomahawk5方案，而这款X400交换机，是首款采用Spectrum-4的。

懂的都懂，Spectrum-4在AI场景能力超强。

相比其他方案，Spectrum-4具备一些独特的优势，专门应对AI业务场景：

❶自适应路由实现完美负载均衡 ❷多租户流量隔离，互不打扰 ❸交换链路带宽利用率高 ❹训推任务实现低延时，低抖动和低尾延时。

更为重要的是，AI大模型大多基于GPU构建，训练的网络优化离不开NCCL集合通信库支持。

X400和IB一样，与NCCL天然无缝衔接，而其他交换方案需要对NCCL进行额外修改和优化。

所以，在硬件底子上，X400交换机天生就「骨骼精奇」，赢在了起跑线上。

不过，硬件能力只决定了交换机的下限，软件能力才能拉高交换机的上限。

X400在软件上，针对AIGC场景进行了特别优化。

这么说吧，同样是RoCE，X400能吊打传统RoCE交换机，软件层的优化，功不可没。

AUTO ECN技术

搞过数据中心网络的都知道，在对网络延迟和丢包比较敏感的场景，通常都会启用ECN技术，现在市面上用的比较多的叫做“DCQCN”。

ECN是一种网络拥塞通知和管理机制，它在监测到网络中即将发生拥塞的时候，不会将报文丢弃，而是添加拥塞标记，让发送方动态调整拥塞控制窗口（CWND），从而避免拥塞。

说白了，快要拥塞的时候，就通知发送方步子迈小点儿，没有拥塞的时候，步子就迈大点儿。

但是呢，这个“步子”的大小（拥塞窗口大小）是非常有学问的，步子太大容易扯着蛋，步子太小就会影响吞吐量。

能够动态地找出那个最优的“窗口”，既保证不拥塞，又有最高的吞吐量，深深困扰了广大数据中心网工们。

手动ECN调优太麻烦了，X400交换机是怎么干的呢？

这家伙鬼的很，它要用AI的办法来解决AI问题，搞出了一个AutoECN的算法，相当于每台交换机都内置了一个流量调参大模型。

在实际流量环境中，X400交换机会实时采集流量特征，并通过带外管理口进行上下游流量特征同步（这种同步不会占用带内带宽资源）。

被采集到的流量状态会作为输入，给到交换机内置的AutoECN模型，然后模型会根据输入，完成实时推理，得到此时最优的ECN参数，实时设置。

跟传统的ECN/DCQCN相比，AutoECN的拥塞控制阈值是一个完全动态调整的最优值，也不怕由于CNP报文发送不及时导致的控速失效。

来看一下实战效果

同样一组流量，在启用了DCQCN和AutoECN的交换机上传输，后者对传输效率的改进非常明显。

如上图，AutoECN提供了三种模型：时延优先、吞吐优先、均衡模型。然后分别用两种特征的流量来打，每种模型的表现，都大幅超过传统ECN（传输每一组流量时，所用时间越短越好）。

当你的业务更挑时延，就用时延优先模型，如果更偏向吞吐，就用吞吐优先模型，如果两种都想兼顾，那就用均衡模型。

总之不管流量多变态，AutoECN总能基于AI技术，动态调参，给出一个最优方案。

RTT-CC拥塞控制

如果你的业务对网络延迟格外敏感，希望更低的延迟和抖动，基于X400交换机构建的AI Fabirc方案还额外准备了一项秘技：RTT-CC。

RTT-CC不需要像ECN那样对拥塞数据包进行显式标记，而是通过持续监控和评估数据包的往返时间，预测网络拥塞。

X400 AI Fabirc方案的RTT-CC功能，采用了基于硬件的反馈环路，动态监测拥塞并实时调整发送窗口大小和速率，性能更好，时延表现更优。

如此，同时具备RTT-CC和AutoECN的拥塞控制技术，可以更好地满足低延迟、高吞吐、零丢包的严苛场景需求。

逐包负载均衡

在数据中心网络中，涉及到多路径传输的时候，传统RoCE方案通常会用ECMP等技术，来实现多链路负载分担。

但是吧，ECMP的负载分担，是基于流的(Flow Based，根据每条流哈希值的不同，调度到不同的链路上)，粒度太粗犷。

极端的情况，会因为哈希不均匀或者流的大小悬殊，导致流量都被调度到一条链路上，而其他链路没活可干，整网传输效率打折。

怎么破？

X400交换机支持自适应路由（AR）和包喷洒（Packet spraying）技术。

简单讲就是逐包负载均衡：基于每个数据包来调度，粒度更细，算法更优。

这样，让每条路都均匀负载分担，提升整网吞吐量，打满每条链路，喂饱每块GPU。

当然，这种逐包负载均衡，因为每个包走的路况不一样，到达服务器端的时候，数据包先后顺序可能会错乱，如果服务器没点特殊本事，就会吃不消。

于是，跟X400交换机配套的服务器，也配备了支持保序功能的智能网卡，可以对乱序的数据包，进行重组。

这样就完美了，既不担心乱序，又保证了链路的高效利用。

凭借这三项超能力（AutoECN、RTT-CC、自适应路由），X400交换机成功扛下了智算中心AI算力系统高效互联的严苛诉求。

不止如此，X400交换机在软件层面，还采用了大量技术来提升可靠性和可维护性。

比如故障自愈能力，IGE智能防护技术、可视化监控、ZTP部署…

同时，X400交换机遵循S3IP-UNP规范设计，支持开源SONiC和第三方网络OS，对希望构建超级AI算力系统的客户，都具备极大的灵活性。

说了这么多，这个X400交换机到底谁家的产品呢？

嘿嘿，浪潮信息。

浪潮信息X400超级AI以太网交换机，专门面向生成式AI场景打造，国内首款支持NVIDIA Spectrum-X平台技术，并基于X400和BlueField-3 SuperNICs打造端网协同的X400超级AI以太网(X400 AI Fabric)方案。

浪潮信息提供了端网协同的X400 AI Fabric方案，即插即用，最大支持512K张GPU的AI算力系统。

与业内传统RoCE组网方案相比，带宽利用率超过95%，时延降低30%，大幅提升大模型训练速度。

浪潮信息凭什么能造出性能如此拉满的AI交换机？实战效果甚至还超越了一众数通大厂的RoCE产品？

浪潮信息是国内最大的AI服务器提供商，连续7年位居第一。

同时，浪潮信息作为头部互联网客户的核心网络供应商，具备丰富的数据中心与智算中心的组网经验。

基于对AI基础设施和应用的理解以及持续深入的网络研发实践，浪潮信息发布了这款全新的超级AI以太网交换机X400，成为业界瞩目的顶流产品。

大模型时代，一切都在重塑，浪潮信息X400，筑起通往大模型的超级高速路！

(注：本文转载自科技自媒体“特大号”官微)