10月17日，2018年开放数据峰会（Open Data Center Summit 2018，下文简称ODCC）数据中心网络分论坛在北京国际会议中心举办。ODCC关注数据中心产业的各个方面，从国家政策和法规，到地方制度和项目，从产业全局发展到具体技术落地，从尖端热点技术到传统行业推广，从国内到国际，从宏观到微观，全力推动中国数据中心产业发展。
以下是Mellanox资深系统工程师于若信的演讲实录：
大家早上好，非常高兴能与大家进行交流。数据快速增长、模型算法更加优化，要释放数据能量、发挥系统算力，需要有高带宽、低延迟、“更聪明”的高速互联网络，网络内计算和RDMA/RoCE将起到关键的作用。现在已经到了E级计算的阶段，我们可以看到从SMP到Cluster，从单核到众核，当越来越多的算力来自于GPU，系统性能都会遇到瓶颈，E级计算Co-Design聚焦于系统的扩展能力和应用的线性加速比，使计算系统有很大的可扩展性，如果我们应用不能够扩展到更多核数的话，也并不是我们要达到的目的。
所以从E级计算的角度来讲，不光是硬件的堆积，更多的是聚焦在应用层面上，算法层面上，以及应用怎么能扩展到整个系统的规模。
从今年Top500的结果看，很明显有两个特点，第一个是计算能力更多来自GPU，例如Summit系统95%的运算能力都来自GPU，第二个特点是HPC和AI交织在一起的，就更明显了。气象预报、金融分析、生命科学、石油勘探等等都有一些应用融合了HPC和AI。可以看到尽管它们的工作负载不一样，但是网络要求都相同，都需要高带宽、低延迟的互联网络方案。
数据中心的数据处理将从“CPU为中心”转换到“以数据为中心”，数据在什么地方我们就对数据进行处理，在数据传输过程中网络首先是感知到数据的，所以在网络上可以对数据进行处理，网络变成了CPU的协处理器。网络可以进行数据处理的工作其实有很多，可以交给网络来做。Data Centrlc这样的解决方案，我们有很多工具来实现这样的功能。
RDMA可以用在哪几个方面呢？MPI、SHMEM、PGAS都可以支持，非常成熟。还有AI领域，现在几乎所有的框架都支持RDMA，当然还有大数据分析里面的spark、Hadoop，可以用RDMA，我们也有一些测试、例子，在高频交易、数据库、以及分布式数据库解决方案都可以用到RDMA解决方案，还有存储，包括文件系统，像常见的并行文件系统都可以支持RDMA。
这是简单的框架，“网络内计算”在AI里面有非常适合的应用场景，SHARP就是聚合类通信的软件，RDMA就是远程之间的访问。Mellanox两个产品线都可以支持RDMA，原生的InfiniBand RDMA效率是高的，延时是最低的，如果是以太网RoCE，都可以支持到中间件，支持上面所列出的AI框架。尤其是多GPU环境里也有RDMA，可以实现从一个GPU到另一个GPU数据传输，而没有中间任何拷贝，也没有中间任何OS kernel负荷，这些技术都可以应用到上面。
SHARP是聚合类通信软件，客户提交MPI作业可能需要求平均值，求一个最小值甚至是逻辑操作，计算完再发送到所有核上操作，以前是CPU要做的，CPU负载非常高，现在我们交换机是可以支持的。
如果基于硬件来看的话，随着节点数量的增加，延时基本上实现是稳定的。相对于CPU做的话，延时基本上是很快的，大概有10倍的差距。如果是30—40微秒用CPU做的话，用SHARP做的话是3—4微秒。
以MiniFE有限元分析应用为例，基于CPU做和基于聚合类通迅做相对比，SHARP提升也还是非常明显的，有10—25倍的提升。提供不同行业的应用的最佳实践，可以帮助客户如何利用SHARP加速聚合类应用。
SHARP最早是HPC里用的非常多的，在AI特别是深度学习的数据并行的时候很多操作是跟HPC非常类似的，就是聚合类通信的操作。所以我们在AI里也可以用到SHARP，比如说是数据并行的应用模式。有很多Worker拿到模型之后需要做一些训练，会有一些节点梯度平均、梯度同步，同步完了之后要有一个参数服务器，更新的模型再发给Worker去训练，实际上就是这样一个操作。我们就可以用到SHARP这种技术。SHARP有两点，第一点可以极大的减少节点之间数据通讯，我们不需要从这个节点把数据传到另外一个节点，我们直接给交换机就可以了，交换机去做工作，这是减少节点间通信，尤其是对于AI训练的时候节点非常多的应用场景来说，效果是非常明显的。
另外SHARP可以极大的降低CPU的使用率，因为我们可以把CPU工作负载进行工作，AI里面也可以用到这样的技术。
目前我们已经正式发布了HDR，就是200G的交换机和网卡、线缆，EDR和HDR都可以支持SHARP功能，而且SHARP功能已经在目前最快的全球超级计算机里得到了很好的应用。
另外就是Tag Matching，一个点到另一个点传输数据的时候有一个Tag，需要匹配标签。以前都需要CPU去做，造成CPU的负载很大，现在Tag Matching可以跟网卡交换机做，这样对于小的信息或者大的信息都可以应用，可以极大的降低延迟和CPU的使用率。
降低CPU使用率对用户来说带来很多好处，不管在计算还是其他的应用场景里，都可以扩展到更多的核数。以前我们有这种经验，如果我们提交一个作业到64、128线程，性能都在增加，但是超过512线程之后性能就会下降了，其原因是CPU更多时间花在了数据通信上面，而用在计算的时间反而少了。优化之后CPU核利用率降低，计算时间很多，实际上Tag Matching可以很好的提升应用扩展能力，起到加速作用。
另外随着网络的规模越来越大，网络的可靠性要求非常高，如果网络有问题的话可能需要提交作业重新做。目前来说用CPR的技术来做，但是要消耗很多时间，尤其作业非常大的情况下是不可以接受的，所以可靠性就非常重要。如果一个端口、线断掉了，能不能不有任何影响，我们可以做到。
SHIELD是针对大规模网络里面可靠性的解决方案，以前网络断了交给子网管理器，去重新规划路径，这是软件方面来做。如果一千个节点，大概需要5秒钟，用户基本无法忍受，应用也会中断。但是如果我们通过SHIELD的功能硬件做网络收敛，不管是端口断了还是线断了，硬件自己解决。这基本上可以控制在毫秒级之内，交换机自动找另外一个端口，数据从A传送到B。可以有本地恢复的功能，也可以通过网络的方式把通知信息发给相邻的交换机，直到找到另外一条路，数据传过来就可以了。
这个功能完全是硬件实现，不需要软件支持，可以非常快的把网络恢复，不影响到应用。
GPUDirect RDMA/Async，很多场景都会用到它，InfiniBand卡可以直接注册、调用GPU的内存，通过网络来操作数据直接拷贝，使用起来也非常方便，也非常成熟。
这是一个比较，如果你用到RDMA和不用RDMA的差别还是很大的，从延时到带宽。
我们还有智能网卡，可以通过RDMA将数据和控制卸载在网卡上做。
网络内计算对性能提升来讲还是非常明显的，刚才提到了SHARP是10倍的提升。
Mellanox的网卡其中主要是基于整体解决方案，在AI框架里都得到了很好的应用，就不一一列举了。也有很多客户用到我们的解决方案。
这是目前最快的系统，实际上是全球真正的E级计算。用到了我们的交换机，其中用到了EDR，Dual-Rail是很好的技术，把两个网口可以提高到一个并行带宽。一个计算节点有42Tflops计算能力，最后两个网卡可以提供23GB/s的速度，来满足对高性能计算数据处理的要求。当然一些新的技术在这个项目里也用到了，比如说自适应路由，还有乱序包的处理，都可以提高网络的使用效率。
谢谢大家！
热门专题
