硬核课堂：如何为高性能深度学习系统设计网络架构

AI 网络系列：

ChatGPT 火爆背后的网络故事（1）- 胖树架构

ChatGPT 火爆背后的网络故事（2）- 网络芯片

ChatGPT 火爆背后的网络故事（3）- 谷歌案例

ChatGPT 火爆背后的网络故事（4）- 光交换机

ChatGPT 火爆背后的网络故事（5）- 中国思路

ChatGPT 火爆背后的网络故事（6）- 演化路径

ChatGPT 火爆背后的网络故事（7）- 学术前沿

如何为大热的

人工智能设计一张网络

首先第一步是随便选择一所名校

比如苏黎世理工，推荐过他家P4课程

然后第二步是

任意找个有钱的赞助商

最后第三步

就是疯狂发论文

走上学术巅峰就这么简单

苏黎世理工

SPCL实验室最新联合

微软推出HammingMesh架构

在胖树和Torus之间找到带宽成本的平衡

同时针对不同

集群和加速卡的规模

HxMesh的灵活性更胜一筹

在其验证环节

还用到了从阿里云

GPU集群取得的Log文件

这套方案

有个最大的特点

就是始终把成本放在首位

出发点就是AI军备竞赛苦网络久矣

在设计过程中

成本模型也经过反复论证

回到疯狂Paper

这就凸显加入名校的重要性

本方案基于SPCL团队长期思考

HPC 上云带来网络融合的未来趋势

为此团队

首先就云平台业务

与网络关系灌水一篇

然后Hypersacle在

使用RDMA网络碰到的问题

这么重大的方向必须再来灌一篇

在网络的花园

里面挖呀挖呀挖

种大大的梦想开大大的花

2027年

AI网络才达到80亿美金

虽然有发量问题但能发Paper

所以现在开始准备简历套磁也来得及

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