Alibaba HPN: A Data Center Network for Large Language Model Training

Open Compute Project

22 Oct 202419:30

Summary

TLDRこのプレゼンテーションでは、AlibabaのHPN 7.0アーキテクチャが、大規模言語モデルのトレーニングに特化して設計されていることが説明されました。従来のデータセンターが直面する課題を克服するため、二層トポロジーやマルチレール接続が導入され、高性能なインターコネクトが実現されました。また、計算と通信の共同最適化により、独自のハードウェアとソフトウェアスタックが開発され、トレーニングのスループットが14.4%向上し、96%の線形スケーリング効率が達成されました。

Takeaways

😀 AlibabaのHPN 7.0は、大規模な言語モデルのトレーニングに特化したネットワークアーキテクチャである。
🤖 トランスフォーマモデルのサイズは、毎年750倍の成長が見込まれ、ハードウェアの進歩はそれに追いついていない。
🔄 大規模トレーニングでは、従来のデータセンターのワークロードとは異なる新たな課題が発生する。
💡 HPN 7.0は二層のトポロジーを採用し、レイテンシーと複雑さを軽減している。
🚀 マルチレールデザインにより、各アクセラレーターは専用のスイッチに接続され、パフォーマンスが最大化される。
🔗 デュアルプレーンのトポロジーにより、冗長性が提供され、障害が発生した際のバックアップ機能が強化される。
🌐 HPN 7.0は、最大130,000のアクセラレーターに接続可能であり、スイッチ技術を活用してスループットを最大化している。
📈 アーキテクチャは96%のリニアスケーリング効率と98.22%のクラスター可用性を達成している。
🛠️ Alibabaは独自のハードウェアとソフトウェアを開発し、パフォーマンスを最適化している。
🌟 今後も、AIインフラの進化に向けた持続的な改善とパートナーシップが必要である。

Q & A

HPN 7.0とは何ですか？
-HPN 7.0は、Alibabaが開発した大規模言語モデルのトレーニング用に特化した第7世代の高性能ネットワークアーキテクチャです。
HPN 7.0の主な特徴は何ですか？
-HPN 7.0の主な特徴には、二層トポロジー、多レールトポロジー、二重プレーン設計、フロントエンド/バックエンドネットワークトポロジーが含まれます。
従来のデータセンタークラスターでの課題は何ですか？
-従来のデータセンタークラスターでは、低エントロピーのトラフィックパターン、高トラフィックボリューム、グローバルな同期、長期間のトレーニングによって、負荷の不均衡や高い故障率が発生します。
HPN 7.0が提供するスケーラビリティの具体例は何ですか？
-HPN 7.0は最大で130,000のアクセラレータをサポートでき、高い帯域幅を活用するために最適化されています。
HPN 7.0の冗長性をどのように確保していますか？
-二重プレーン設計により、異なるネットワーク間で冗長性を確保し、片方が故障した際にもう片方がバックアップとして機能します。
HPN 7.0はどのようにしてトラフィックの衝突を防ぎますか？
-多レールトポロジーを使用することで、各アクセラレータが専用のスイッチに接続され、トラフィックの衝突を完全に排除しています。
Alibabaはどのようなハードウェアのカスタマイズを行っていますか？
-Alibabaは、自社設計の51.2テラビットのスイッチや最適化された光モジュール、プログラム可能なNICを開発し、ハードウェアのカスタマイズを進めています。
HPN 7.0の性能向上に寄与するソフトウェアは何ですか？
-HPN 7.0では、Alibaba独自のコレクティブコミュニケーションライブラリ（Echo）やマルチパストランスポート層プロトコル（Solar）を開発し、性能向上を図っています。
HPN 7.0の信頼性を高めるための管理機能は何ですか？
-HPN 7.0は、高精度のネットワーク監視機能や障害検出機能を備え、ネットワークからエンドホストへの迅速なフィードバックを提供します。
将来的な改善のためにAlibabaが必要としているものは何ですか？
-Alibabaは、クラスターサイズの増加に対応するための継続的な最適化と、パートナーシップを通じた人材の確保を必要としています。