网络架构如何支持超万卡的大规模 AI 训练？

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原标题：网络架构如何支持超万卡的大规模 AI 训练？
关键字：网络,集群,模型,架构,阿里
文章来源：AI前线
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演讲嘉宾 | 席永青
AI 训练场景的算力 Scaling 核心是网络，依赖于大规模、高性能的数据中心网络集群来实现算力的规模扩展，为此，阿里云设计了 HPN7.0 架构系统，基于 Ethernet 来构建超大规模、极致性能的网络互联。
本文整理自阿里巴巴资深网络架构师席永青在 AICon 2024 北京《大模型基础设施构建》专题的演讲“网络驱动大规模 AI 训练 – 阿里云可预期网络 HPN 7.0 架构”，内容经 InfoQ 进行不改变原意的编辑。在 6 月 14-15 日即将举办的 ArchSummit 深圳上，InfoQ 策划了《智算平台建设与应用实践》和《大模型基础框架》专题，将邀请业内专家进一步深入分享企业在大模型基础层面的建设实践。目前，大会议程已全部上线，感兴趣的同学请锁定大会官网站：https://archsummit.infoq.cn/2024/shenzhen/schedule
大家好，我是席永青，来自阿里云。阿里云的 PAI 灵骏想必大家都熟悉，已经是 AI 领域的标杆算力平台，服务了众多知名的 AI 大模型公司。我有幸负责灵骏智算集群网络架构设计。今天非常高兴

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