当前位置: 首页 > news >正文

客户案例:高性能、大规模、高可靠的AIGC承载网络

客户是一家AIGC领域的公司,他们通过构建一套完整的内容生产系统,革新内容创作过程,让用户以更低成本完成内容创作。

客户网络需求汇总

RoCE的计算网络RoCE存储网络
1.不少于600端口200G以太网接入端口,未来可扩容至至少1280端口1.不少于100端口200G以太网接入端口,未来可扩容至至少240端口
2. 全网无收敛(1:1收敛比),全线速交换2. 带宽收敛比不大于3:1
3. 支持RoCE实现无损以太网3. 支持 RoCE 实现无损以太网

整网方案设计的思路

高性能

AIGC承载网络需要具备高宽带的特性,以支持快速的数据传输和处理。生成内容可能涉及大规模的文本、图像或视频数据,因此需要具备高带宽的网络连接,以便快速传输数据到计算资源节点进行处理;此外,AIGC承载网络需要实现低时延的要求,以确保生成内容的实时性和响应性。在用户上传任务或请求后,网络需要迅速响应并进行任务分配或资源调度。

大规模

AIGC承载网络需要能够处理大量的用户请求和任务,并同时支持多个用户的并发访问。因此,网络架构需要具备高度的可扩展性和负载均衡能力。例如,采用分布式计算和分布式存储技术,使得网络可以横向扩展,自动调节资源分配以应对不断增长的用户需求。

高可用

AIGC承载网络需要具备高可用性,以确保服务的连续性和稳定性。由于AIGC是基于人工智能技术的,其生成过程可能需要较长的时间和大量的计算资源。因此,网络需要具备容错机制和故障恢复策略,以应对硬件故障、网络中断或其他意外情况。

整体方案架构

 

计算网络设计方案一:整网 1:1 无收敛

不考虑GPU的8个接口的接入方式,8个接口接入1台或多台ToR

  • 交换机 10 Leaf + 20 ToR= 30 台,提供640个接入端口(20*32=640),每台GPU服务器8端口,可以最大可接入GPU服务器 80台
  • 接入侧和Fabric内部互联均可以使用200G的AOC(含两端的200G光模块),其中接入侧600条,Fabric侧600条,合计1200条

方案一的扩展性

  • 基于该架构,最多可以接入64台ToR,最大可以扩展到2048个200G接口接入,满足1280接口接入的扩展性要求

计算网络设计方案二:整网 1:1 无收敛

考虑GPU的8个接口的接入方式,8个接口接入到8台Leaf,每8台Leaf作为一个分组

  • 交换机 13 Leaf + 24 ToR = 37 台,按600个接入端口(75台GPU服务器),每组8个ToR接入25台GPU服务器,3组ToR接入75台
  • 每组ToR接入25台GPU服务器,下行接入带宽为200*200GE,因此,上行也需要至少是200*200GE带宽,每台ToR到每台Leaf为2条200G,总上行带宽为2*13*8*200GE,满足1:1收敛要求
  • 接入侧和Fabric内部互联均可以使用200G的AOC(含两端的200G光模块),其中接入侧600条,Fabric侧624条,合计1224条 

方案二的扩展性

  • 基于该架构,最多可以接入8组ToR ,每组8个ToR接入32台GPU服务器,8组ToR接入256台
  • 最大可以扩展到2048个200G接口接入,满足1280接口接入的扩展性要求

存储网络设计方案:整网 3:1 收敛

  • 交换机 2 Leaf + 3 ToR = 5 台,提供最大144个接入端口(满足100个接入需求)
  • 如果不考虑Leaf高可靠部署,也可以单Leaf接入
  • 接入侧和Fabric内部互联均可以使用200G的AOC(含两端的200G光模块),其中接入侧100条,Fabric侧36条,合计136条 

存储网络扩展性

  • 交换机 2 Leaf + 5 ToR = 7 台,提供最大240个接入端口(满足240个接入的扩展需求) 

方案价值与优势

⇘ 超低TCO、超高性价比
相较于IB方案,大幅度降低用户的网络TCO,同时确保超高性能

⇘ 横向平滑扩容、1:1收敛无阻塞
无收敛的网络设计确保无阻塞的大容量网络,按需横向扩展

⇘ 整网RoCEv2
基于CEE/DCB能力,提供可与IB媲美的性能和同样无损的网络服务

⇘ 开放网络操作系统
网络操作系统AsterNOS,SONiC企业级发行版,支持灵活的功能扩展、在线升级

⇘ 无缝对接云管
AsterNOS 利用简单易用的REST API,可轻松让第三方的云平台/控制器快速纳管

⇘ 专家级服务
专业、全面、可靠的研发、方案与服务团队,为客户提供小时级的快速响应服务

关注vx公号“星融元Asterfusion”,获取更多技术分享和最新产品动态。

http://www.lryc.cn/news/136609.html

相关文章:

  • Flutter性能揭秘之RepaintBoundary
  • 29.Netty源码之服务端启动:创建EventLoopSelector流程
  • Kotllin实现ArrayList的基本功能
  • C++的初步介绍,以及C++与C的区别
  • JDK 核心jar之 rt.jar
  • el-form表单验证:只在点击保存时校验(包含select、checkbox、radio)
  • Golang基本语法(上)
  • jenkins使用
  • 多线程基础篇(包教包会)
  • Android/Java中,各种数据类型之间的互相转换,给出各种实例,附上中文注释
  • 机器学习知识点总结:什么是EM(最大期望值算法)
  • 漏洞挖掘和安全审计的技巧与策略
  • [SpringBoot3]Web服务
  • 构建系统自动化-autoreconf
  • Mysql之InnoDB和MyISAM的区别
  • Unity 之 Transform.Translate 实现局部坐标系中进行平移操作的方法
  • PostgreSQL Error: sorry, too many clients already
  • Vue2(路由)
  • 中介者模式-协调多个对象之间的交互
  • Python框架【自定义过滤器、自定义数据替换过滤器 、自定义时间过滤器、选择结构、选择练习、循环结构、循环练习、导入宏方式 】(三)
  • 红黑树遍历与Redis存储
  • 前端处理图片文件的方法
  • 「Java」《深入解析Java多线程编程利器:CompletableFuture》
  • Docker容器与虚拟化技术:容器运行时说明与比较
  • vue导出文件流获取附件名称并下载(在response.headers里解析filename导出)
  • ​山东省图书馆典藏《乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计》鲁图中大许少辉博士八一新书
  • 2023-08-19力扣每日一题-水题/位运算解法
  • Hadoop学习:深入解析MapReduce的大数据魔力之数据压缩(四)
  • LRU淘汰策略执行过程
  • Kotlin 高阶函数详解