百度智算峰會(huì)精彩回顧：應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心計(jì)算架構(gòu)演進(jìn)

在今日舉行的“2022 百度云智峰會(huì)·智算峰會(huì)”上，NVIDIA 解決方案工程中心高級(jí)技術(shù)經(jīng)理路川分享了以“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心計(jì)算架構(gòu)演進(jìn)”為題的演講，探討 GPU 數(shù)據(jù)中心的發(fā)展趨勢(shì)，以及介紹 NVIDIA 在構(gòu)建以 GPU 為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。以下為內(nèi)容概要。

應(yīng)用對(duì)算力需求的不斷增長(zhǎng)

以 GPU 為核心的分布式計(jì)算系統(tǒng)已經(jīng)成為大模型應(yīng)用重要的一環(huán)

數(shù)據(jù)中心的發(fā)展是由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的。隨著 AI 的興起、普及，AI 大模型訓(xùn)練在各領(lǐng)域的逐步應(yīng)用，人們對(duì)數(shù)據(jù)中心的 GPU 算力、GPU 集群的需求在飛速增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的以 CPU 為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，已很難滿足 AI 應(yīng)用的發(fā)展需求，NVIDIA 也一直在探索如何構(gòu)建一個(gè)高效的以 GPU 為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。

今天我將從三個(gè)方面跟大家一起探討這個(gè)話題：一，應(yīng)用驅(qū)動(dòng)；二，NVIDIA 最新一代 GPU SuperPOD 的架構(gòu)設(shè)計(jì)；三，未來 GPU 數(shù)據(jù)中心、GPU 集群的發(fā)展趨勢(shì) 。

我們首先看下近幾年 AI 應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)?？傮w上來講，應(yīng)用業(yè)務(wù)對(duì)計(jì)算的需求是不斷飛速增長(zhǎng)。我們以目前最流行的三個(gè)業(yè)務(wù)方向?yàn)槔f明。

第一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，AI 應(yīng)用。我們可以從最左邊的圖表中可以看到，近 10 年 CV 和 NLP 模型的變化，這兩類業(yè)務(wù)場(chǎng)景是 AI 領(lǐng)域最流行、最成功，也是應(yīng)用范圍最為廣泛的場(chǎng)景。在圖表中我們可以看到，CV 從 2012 年的 AlexNet 到最新的 wav2vec，模型對(duì)計(jì)算的需求增長(zhǎng)了 1,000 倍。

NLP 模型在引入 Transformer 結(jié)構(gòu)后，模型規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，Transformer 已成為大模型、大算力的代名詞。目前 CV 類的應(yīng)用也逐步引入 Transformer 結(jié)構(gòu)來構(gòu)建相關(guān)的 AI 模型，不斷提升應(yīng)用性能。數(shù)據(jù)顯示在最近兩年內(nèi)關(guān)于 Transformer AI 模型的論文增長(zhǎng)了 150 倍，而非 Transformer 結(jié)構(gòu)的 AI 模型相關(guān)論文增長(zhǎng)了大概 8 倍。

我們可以看到人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到大模型在 AI 領(lǐng)域的重要性，和對(duì)應(yīng)用帶來的收益。同時(shí)大模型也意味著算力的需求的增長(zhǎng)，以及對(duì)數(shù)據(jù)中心計(jì)算集群需求的增長(zhǎng)。

第二個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)字孿生、虛擬人等模擬場(chǎng)景與 AI 的結(jié)合也是最近兩年的應(yīng)用熱點(diǎn)。人們通過數(shù)字孿生、虛擬人可以更好地對(duì)企業(yè)生產(chǎn)流程進(jìn)行管控，線上虛擬交互有更好的體驗(yàn)，這背后都需要要巨大的算力資源來滿足渲染、實(shí)時(shí)交互等功能。

第三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，量子計(jì)算，也是最近幾年我們計(jì)算熱點(diǎn)的技術(shù)。量子計(jì)算是利用量子力學(xué)，可以比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)更快地解決復(fù)雜的問題。量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展還處在非常前期的階段，相關(guān)的量子算法的研究和應(yīng)用也需要大量的算力做模擬支撐。

前面我們提到了 AI 大模型的業(yè)務(wù)應(yīng)用，為什么要用到大模型，大模型可以給我們帶來什么樣的收益？

在右圖中我們可以看到 1.5B GPT-2 和 MT-NLG 在 150B-270B 不同參數(shù)規(guī)模下對(duì)應(yīng)用精度的影響。

我們可以清楚地看到大模型對(duì)應(yīng)用精度的效果，尤其是對(duì)復(fù)雜、泛化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的表現(xiàn)尤為突出。同時(shí)大模型在預(yù)測(cè)（inference）端正在快速發(fā)展，優(yōu)化特定場(chǎng)景、特定行業(yè)的性能，優(yōu)化預(yù)測(cè)端計(jì)算資源使用等，相信在不久的將來會(huì)有更多像 ChatGPT 一樣令人驚嘆的應(yīng)用在行業(yè)落地。這都將會(huì)推動(dòng)大模型基礎(chǔ)研究，推動(dòng)對(duì)訓(xùn)練大模型所需算力的建設(shè)。一個(gè)以 GPU 為基礎(chǔ)的分布式計(jì)算系統(tǒng)也是大模型應(yīng)用所必須的。

AI 大模型訓(xùn)練為什么要用到 GPU 集群，用到更大規(guī)模的 GPU？它能給我們的訓(xùn)練帶來什么樣的收益？這邊我們用兩個(gè)實(shí)際的例子作為參考。

一個(gè)應(yīng)用是 BERT 340M 參數(shù)規(guī)模，使用 Selene A100 SuperPOD 集群，訓(xùn)練完成則需要 0.2 分鐘，在使用 1/2 個(gè)集群規(guī)模，訓(xùn)練完成需要 0.4 分鐘，使用 1/4 個(gè)集群規(guī)模下訓(xùn)練完成則需要 0.7 分鐘。我們可以看到在小參數(shù)規(guī)模下，使用幾十臺(tái) DGX A100 也可以快速完成整個(gè)訓(xùn)練任務(wù)，對(duì)于整個(gè)訓(xùn)練的迭代影響并不大。

另一個(gè)是 Megatron 530B 參數(shù)規(guī)模的 NLP 大模型，訓(xùn)練這個(gè) 530B 參數(shù)的大模型，使用整個(gè) Selene SuperPOD 集群資源則需要 3.5 周、近一個(gè)月的時(shí)間才能完成，而使用 1/2、1/4 集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模的情況下，則需要數(shù)月的訓(xùn)練時(shí)間才能完成整個(gè)訓(xùn)練，這對(duì)于大模型研發(fā)人員來說是不可接受的。另外研發(fā)人員的時(shí)間成本是非常寶貴的，研究到產(chǎn)品化的時(shí)間也是非常關(guān)鍵的，我們不可能把時(shí)間浪費(fèi)在訓(xùn)練等待上。

在管理層面，構(gòu)建一個(gè) GPU 集群，通過集群的作業(yè)調(diào)度和管理系統(tǒng)，可以優(yōu)化調(diào)度各種類型、各種需求的 GPU 任務(wù)，使用集群的 GPU 資源，以最大化利用 GPU 集群。在 Facebook 的一篇論文中提到，通過作業(yè)調(diào)度管理系統(tǒng)，F(xiàn)acebook AI 超級(jí)計(jì)算系統(tǒng)上每天可以承載 3.5 萬個(gè)獨(dú)立的訓(xùn)練任務(wù)。

因此，GPU 規(guī)模和集群管理對(duì)于提升分布式任務(wù)的運(yùn)行效率非常關(guān)鍵。

集群的最關(guān)鍵的地方就是通信，集群任務(wù)的調(diào)試優(yōu)化重點(diǎn)也是在使用各種并行方式優(yōu)化通信策略。在 GPU 集群中，通信主要分為兩個(gè)部分，一個(gè)是節(jié)點(diǎn)內(nèi)通信，一個(gè)是節(jié)點(diǎn)間通信。

在左圖中我們可以看到節(jié)點(diǎn)間通信 NVLink 對(duì)于它的重要性。圖中示例使用 tensor 并行的方式，在節(jié)點(diǎn)間分別采用 NVLink 和采用 PCIe 4.0 進(jìn)行通信的對(duì)比，我們可以看到，NVLink 環(huán)境下程序的通信時(shí)間僅需 70ms（毫秒），而 PCIe 環(huán)境下通信時(shí)間則需要 656ms，當(dāng)用多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集群環(huán)境下差距會(huì)更加明顯。

在右圖中，我們使用 7.5B 的 AI 模型，采用 TPS=4，PPS=1，數(shù)據(jù)并行 DPS=64 的情況下，在 32 個(gè)集群的節(jié)點(diǎn)規(guī)模下，不同網(wǎng)卡對(duì)分布式訓(xùn)練任務(wù)的影響。紫色部分代表了通信占比，綠色代表計(jì)算時(shí)間占比。我們可以清晰地看到網(wǎng)卡數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)帶寬對(duì)分布式應(yīng)用的性能的影響。

GPU 集群應(yīng)用于 AI 訓(xùn)練也是最近幾年才逐步在客戶中開始應(yīng)用。在 AI 發(fā)展的早期，模型較小，大部分采單機(jī)多卡或是多機(jī)數(shù)據(jù)并行的方式進(jìn)行訓(xùn)練，所以對(duì) GPU 集群的要求并不是很高。2018 年 11 月，NVIDIA 第一次推出基于 DGX-2 的 SuperPOD 架構(gòu)，也是看到 AI 發(fā)展的趨勢(shì)，看到了 AI 應(yīng)用對(duì) GPU 分布式集群在 AI 訓(xùn)練中的需求。

SuperPOD 的架構(gòu)也在不斷地演進(jìn)和優(yōu)化。通過 NVIDIA 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和性能優(yōu)化驗(yàn)證，SuperPOD 可以幫助客戶迅速構(gòu)建起屬于自己的高性能 GPU 分布式集群。

NVIDIA 最新一代 Hopper GPU 架構(gòu)下 SuperPod 的集群拓?fù)?/strong>

下面我來簡(jiǎn)單介紹下，最新一代 Hopper GPU 架構(gòu)下 SuperPOD 的集群拓?fù)洹?/p>

計(jì)算節(jié)點(diǎn)采用 Hopper 最新的 GPU，相比較與 Ampere GPU 性能提升 2~3 倍。計(jì)算性能的提升需要更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)帶寬來支撐，所以外部的網(wǎng)絡(luò)也由原來的 200Gb 升級(jí)為 400Gb，400Gb 的網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)可以最多支撐到 64 個(gè) 400Gb 網(wǎng)口，所以每個(gè)計(jì)算 POD 由原來的 20 個(gè)變?yōu)?32 個(gè)。更高的計(jì)算密度，在一個(gè) POD 內(nèi) GPU 直接的通信效率要更高。

NDR Infiniband 網(wǎng)絡(luò)、AR、SHARP、SHIELD 等新的特性，在路由交換效率、聚合通信加速、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性等方面有了進(jìn)一步的提升，可以更好的支持分布式大規(guī)模 GPU 集群計(jì)算性能和穩(wěn)定性。在存儲(chǔ)和管理網(wǎng)絡(luò)方面，增加了智能網(wǎng)卡的支持，可以提供更多的管理功能，適應(yīng)不同客戶的需求。

未來數(shù)據(jù)中心 GPU 集群架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)：

計(jì)算、互聯(lián)、軟件

下面，站在 NVIDIA 的角度，我們?cè)賮硖接懸幌?，未來?shù)據(jù)中心 GPU 集群的架構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)。整個(gè) GPU 的集群主要有三個(gè)關(guān)鍵因素，分別是：計(jì)算、互聯(lián)和軟件。

一，計(jì)算。集群的架構(gòu)設(shè)計(jì)中，單節(jié)點(diǎn)計(jì)算性能越高，越有優(yōu)勢(shì)，所以在 GPU 選擇上我們會(huì)采用最新的 GPU 架構(gòu)，這樣會(huì)帶來更強(qiáng)的 GPU 算力。

在未來兩年，Hopper 將成為 GPU 分布式計(jì)算集群的主力 GPU。Hopper GPU 我相信大家已經(jīng)很了解，相關(guān)特性我在這就不在贅述。我只強(qiáng)調(diào)一個(gè)功能，Transformer 引擎。

在上文應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)里，我們也提到了以 Transformer 為基礎(chǔ)的 AI 大模型的研究。Transformer 也是大模型分布式計(jì)算的代名詞，在 Hopper 架構(gòu)里新增加了 Transformer 引擎，就是專門為 Transformer 結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的 GPU 加速單元，這會(huì)極大地加速基于 Transformer 結(jié)構(gòu)的大模型訓(xùn)練效率。

二，互聯(lián)。GPU 是 CPU 的加速器，集群計(jì)算的另外一個(gè)重要組成部分是 CPU。NVIDIA 會(huì)在 2023 年發(fā)布基于 Arm 72 核、專為高性能設(shè)計(jì)的 Grace CPU，配置 500GB/s LPDDR5X 內(nèi)存，900GB/s NVLink, 可以跟 GPU 更好地配合，輸出強(qiáng)大的計(jì)算性能。

基于 Grace CPU，會(huì)有兩種形態(tài)的超級(jí)芯片，一是 Grace+Hopper，二是 Grace+Grace。

Grace+Hopper，我們知道 GPU 作為 CPU 加速器，并不是所有應(yīng)用任務(wù)都適用于 GPU 來加速，其中很關(guān)鍵的一個(gè)點(diǎn)就是 GPU 和 CPU 之間的存儲(chǔ)帶寬的瓶頸，Grace+Hopper 超級(jí)芯片就是解決此類問題。

在 Grace Hopper 超級(jí)芯片架構(gòu)下，GPU 可以通過高速的 NVLink 直接訪問到 CPU 顯存。對(duì)于大模型計(jì)算，更多應(yīng)用遷移到GPU上加速都有極大的幫助。

Grace+Grace ，是在一個(gè)模組上可以提供高達(dá) 144 CPU 核，1 TB/s LPDDR5X 的高速存儲(chǔ)，給集群節(jié)點(diǎn)提供了強(qiáng)勁的單節(jié)點(diǎn)的 CPU 計(jì)算性能，從而提升整個(gè)集群效率。

之前我們所熟知的 NVLink，都是應(yīng)用在節(jié)點(diǎn)內(nèi) GPU 和 GPU 之間的互聯(lián)。在 Grace Hopper 集群下，NVLink 可以做到節(jié)點(diǎn)之間互聯(lián)，這樣節(jié)點(diǎn)之間 GPU-GPU，或 GPU-CPU，或 CPU-CPU 之間，都可以通過高速的 NVLink 進(jìn)行互聯(lián)，可以更高效地完成大模型的分布式計(jì)算。

在未來也許我們可以看到更多業(yè)務(wù)應(yīng)用遷移到 Grace+Hopper 架構(gòu)下，節(jié)點(diǎn)之間的 NVLlink 高速互聯(lián)也許會(huì)成為一個(gè)趨勢(shì)，更好地支持 GPU 分布式計(jì)算。

智能網(wǎng)卡在集群中的應(yīng)用，首先智能網(wǎng)卡技術(shù)并不是一個(gè)新的技術(shù)，各家也有各家的方案，傳統(tǒng)上我們可以利用智能網(wǎng)卡把云業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的 Hypervisor 管理、網(wǎng)絡(luò)功能、存儲(chǔ)功能等卸載到智能網(wǎng)卡上進(jìn)行處理，這樣可以給云客戶提供一個(gè)云生的計(jì)算資源環(huán)境。NVIDIA 智能網(wǎng)卡跟百度也有很深的合作，包括 GPU 集群裸金屬方案也都配置了 NVIDIA 智能網(wǎng)卡進(jìn)行管理。

在非 GPU 的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們看到智能網(wǎng)卡對(duì) HPC 應(yīng)用業(yè)務(wù)的加速，主要是在分子動(dòng)力學(xué)，氣象和信號(hào)處理應(yīng)用上，通過對(duì)集群中聚合通信的卸載，我們可以看到應(yīng)用可以獲得 20% 以上的收益。智能網(wǎng)卡技術(shù)也在不斷更新、升級(jí)，業(yè)務(wù)場(chǎng)景也在不斷探索。相信在未來的 GPU 集群上會(huì)有更多的業(yè)務(wù)或優(yōu)化加速可以使用到智能網(wǎng)卡技術(shù)。

三，軟件。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施是基礎(chǔ)底座，如何能夠更高效、快速、方便地應(yīng)用到基礎(chǔ)架構(gòu)變革所帶來的優(yōu)勢(shì)，軟件生態(tài)的不斷完善和優(yōu)化是關(guān)鍵。

針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，NVIDIA 提供了 SuperPOD、OVX 等數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的參考架構(gòu)，可以幫助用戶構(gòu)建最優(yōu)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)。

上層提供了各種軟件加速庫，如 cuQuantum 可以幫助客戶直接在 GPU 集群上模擬量子算法計(jì)算，Magnum IO 用來加速數(shù)據(jù)中心 GPU 集群和存儲(chǔ)系統(tǒng)的訪存 IO 效率，提升整個(gè)集群計(jì)算效率。

在未來會(huì)有更多的軟件工具、行業(yè) SDK，來支撐數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的使用，讓各領(lǐng)域的研發(fā)人員不需要了解底層細(xì)節(jié)，更加方便、快速地使用到數(shù)據(jù)中心 GPU 集群的的最優(yōu)性能。