AIGC的爆发除了带来算力上的挑战，对网络的要求也达到了前所未有的高度。6月26日，腾讯云首次对外完整披露自研星脉高性能计算网络：星脉网络具备业界最高的3.2T通信带宽，能提升40%的GPU利用率，节省30%~60%的模型训练成本，为AI大模型带来10倍通信性能提升。基于腾讯云新一代算力集群HCC，可支持10万卡的超大计算规模。
AIGC的火爆带来AI大模型参数量从亿级到万亿级的飙升。为支撑海量数据的大规模训练，大量服务器通过高速网络组成算力集群，互联互通，共同完成训练任务。
大集群不等于大算力，相反，GPU集群越大，产生的额外通信损耗越多。大带宽、高利用率、信息无损，是AI大模型时代网络面临的核心挑战。
(资料图)
千亿、万亿参数规模的大模型，训练过程中通信占比最大可达50%，传统低速网络的带宽远远无法支撑。同时，传统网络协议容易导致网络拥塞、高延时和丢包，而仅0.1%的网络丢包就可能导致50%的算力损失，最终造成算力资源的严重浪费。
基于全面自研能力，腾讯云在交换机、通信协议、通信库以及运营系统等方面，进行了软硬一体的升级和创新，率先推出业界领先的大模型专属高性能网络——星脉网络。
在硬件方面，星脉网络基于腾讯的网络研发平台，采用全自研设备构建互联底座，实现自动化部署和配置。
在软件方面，腾讯云自研的TiTa网络协议，采用先进的拥塞控制和管理技术，能够实时监测并调整网络拥塞，满足大量服务器节点之间的通信需求，确保数据交换流畅、延时低，实现高负载下的零丢包，使集群通信效率达90%以上。
此外，腾讯云还为星脉网络设计了高性能集合通信库TCCL，融入定制化解决方案，使系统实现了微秒级感知网络质量。结合动态调度机制合理分配通信通道，可以避免因网络问题导致的训练中断等问题，让通信时延降低40%。
网络的可用性，也决定了整个集群的计算稳定性。为确保星脉网络的高可用，腾讯云自研了端到端的全栈网络运营系统，通过端网立体化监控与智能定位系统，将端网问题自动定界分析，让整体故障的排查时间由天级降低至分钟级。同时，大模型训练系统的整体部署时间从19天缩减至4.5天。
文/北京青年报记者 温婧
编辑/樊宏伟
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