算力集群
算力集群是大规模AI训练的基础设施，通过多机多卡协同工作实现高效计算。
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01集群架构
从小规模单机到大规模集群，不同的架构适用于不同的训练需求。
单机多卡
适用场景
- 中小规模模型训练（100亿参数以下）
- 模型微调和实验
- 开发和测试环境
- 推理服务部署
单机多卡通过PCIe或NVLink连接多张GPU，配置相对简单，是入门级的选择。
多机多卡
扩展性
支持数十到数千张GPU，适合大模型训练
复杂度
需要高速网络和复杂的调度系统
网络拓扑
常见拓扑
- Fat-Tree：传统数据中心网络架构
- Dragonfly+：高性能互连拓扑
- 3D Torus：用于超级计算机
02高速互联
GPU之间和节点之间的高速通信是集群性能的关键。
NVLink
NVLink版本
| 版本 | 单链路带宽 | GPU |
|---|---|---|
| NVLink 4 | 100 GB/s | H100 |
| NVLink 3 | 50 GB/s | A100 |
| NVLink 2 | 25 GB/s | V100 |
InfiniBand
InfiniBand是高性能计算的网络标准，提供极低延迟和极高带宽，是多机训练的首选。
NDR 400G
最新一代，单端口400 Gbps
HDR 200G
主流配置，单端口200 Gbps
RoCE
RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 基于以太网的RDMA技术，成本相对较低。
03集群管理
高效的集群管理软件能充分发挥硬件潜力，提高资源利用率。
调度系统
主流调度器
Slurm：高性能计算领域标准
Kubernetes：云原生容器编排
YARN：Hadoop生态
监控运维
- GPU监控：温度、功耗、利用率、显存
- 网络监控：带宽、延迟、丢包率
- 存储监控：IOPS、带宽、容量
- 日志管理：集中化日志收集和分析
成本管理
优化策略
- 提高资源利用率，减少空闲
- 合理设置作业优先级
- 实施配额管理
- 及时释放空闲资源
04最佳实践
存储系统和案例分析，帮助理解实际部署。
存储系统
分布式存储
Lustre、BeeGFS、WekaFS等
数据加载
优化数据流水线，避免IO瓶颈
案例分析
通过学习成功案例，了解如何设计和管理高效的算力集群。从超算中心到云厂商，都有很多值得借鉴的经验。