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AI Fabric重構(gòu)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)， AI時(shí)代數(shù)據(jù)存儲和處理效率提升25~40%

華為抓住AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心RDMA代際切換機(jī)遇，創(chuàng)新地打造了下一代智能無損低時(shí)延的數(shù) 據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)解決方案—AI Fabric，依靠兩級AI智能芯片和獨(dú)特的智能擁塞調(diào)度算法，實(shí) 現(xiàn)RDMA業(yè)務(wù)流的零丟包、高吞吐和超低時(shí)延，加速AI時(shí)代的計(jì)算和存儲效率，最終獲得 專網(wǎng)的性能、以太網(wǎng)的價(jià)格，整體ROI達(dá)到45倍，為未來的DC構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一融合的高效 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

AI Fabric獨(dú)創(chuàng)算法，保證0丟包的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)吞吐最高，時(shí)延最低

“0丟包”，“低時(shí)延”和“高吞吐”是AI Fabric的三個(gè)核心特征；區(qū)別于業(yè)界通用的無損網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，華為的AI Fabric能夠同時(shí) 在這三個(gè)指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，而不是部分滿足。

我們知道，這三個(gè)核心指標(biāo)是互相影響，有蹺蹺板效應(yīng)，同時(shí)達(dá)到最優(yōu)有很大的挑戰(zhàn)：

0丟包

會(huì)抑制帶寬，導(dǎo)致超低吞吐， 反而增加了大流的傳輸時(shí)延；

低時(shí)延

意味著降低交換機(jī)隊(duì)列排隊(duì)， 導(dǎo)致低吞吐；

高吞吐

意味需要保持鏈路高利用率， 會(huì)導(dǎo)致交換機(jī)的擁塞排隊(duì)，導(dǎo) 致小流的“高時(shí)延”；

通用的無損網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制算法DCQCN，需要網(wǎng)卡和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)作，每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要配置數(shù)十個(gè)參數(shù)，全網(wǎng)的參數(shù)達(dá)到組合達(dá) 到幾十萬；為了簡化配置，只能采用通用的配置，導(dǎo)致針對不同的流量模型，無法同時(shí)滿足這三個(gè)核心指標(biāo)。

25G/100G/400G組網(wǎng)，獨(dú)創(chuàng)iLossless智能無損算法，如：

VIQ：虛擬輸入隊(duì)列

設(shè)備內(nèi)部流控，解決設(shè)備內(nèi)部丟包、控制尾部時(shí)延

動(dòng)態(tài)ECN：動(dòng)態(tài)擁塞水線

定時(shí)采集流量特征，基于定制的算法，找到合適該流量特征的ECN參數(shù)

Fast CNP：快速擁塞反饋

擁塞標(biāo)記后即刻產(chǎn)生CNP報(bào)文，通過報(bào)文原先入口發(fā)送給發(fā)送端，以第一時(shí)間降低流速，減輕緩存擁塞

面對動(dòng)態(tài)流量和海量參數(shù)挑戰(zhàn)，華為一方面投入研究團(tuán)隊(duì)分析各種應(yīng)用，提煉出流量模型特征；另一方面通過在交換機(jī)集成AI芯 片，實(shí)時(shí)采集流量特征和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，基于AI算法，本地實(shí)時(shí)決策并動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置，使得交換機(jī)緩存被合理高效利用，實(shí)現(xiàn)整 網(wǎng)0丟包。同時(shí)，全局部署的智能分析平臺FabricInsight，基于全局采集到的流量特征和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法，對未來的流量 模型進(jìn)行預(yù)測，從全局的視角，實(shí)時(shí)修正網(wǎng)卡和網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)配置，以匹配應(yīng)用的需求。

AI Fabric加速AI時(shí)代數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲的效率，帶來45倍的ROI

據(jù)權(quán)威第三方測試EANTC測試結(jié)論，AI Fabric可以在HPC場景下最高降低44.3%的計(jì)算 時(shí)延，在分布式存儲場景下提升25%的IOPS能力，所有場景保證網(wǎng)絡(luò)0丟包。

從商業(yè)價(jià)值角度看，AI Fabric給存儲帶來25%的IOPS性能提升，相當(dāng)于同性能下存儲投 資減少25%。以512個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的分布式存儲系統(tǒng)為例，采用AI Fabric意味著384個(gè)存儲節(jié)點(diǎn) 即可獲得采用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)512個(gè)存儲節(jié)點(diǎn)的IOPS性能。綜合測算，存儲CAPEX降低的收益與AI Fabric的投資相比，至少可帶來45倍的ROI收益率。

綜上所述，數(shù)據(jù)中心投資中網(wǎng)絡(luò)占比僅10%左右，相對服務(wù)器/存儲的投資（占比85%），有10倍的杠桿效應(yīng)，撬動(dòng)服務(wù)器和存儲 投資的大幅降低；根據(jù)AI Fabric可以帶來25%的存儲性能提升，40%的計(jì)算效率提升，將帶來數(shù)十倍的（ROI）能力。

AI Fabric為未來的DC構(gòu)建統(tǒng)一融合的網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)中心內(nèi)部有三類典型的業(yè)務(wù)：高性能計(jì)算業(yè)務(wù) （HPC），存儲業(yè)務(wù)和一般業(yè)務(wù)；每類業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)有不同 的訴求，比如HPC業(yè)務(wù)的多節(jié)點(diǎn)進(jìn)程間通信，對于時(shí)延要求 非常高；而存儲業(yè)務(wù)對可靠性訴求非常高，要求網(wǎng)絡(luò)絕對 的0丟包；一般的業(yè)務(wù)規(guī)模巨大，擴(kuò)展性強(qiáng)，要求網(wǎng)絡(luò)低成 本易擴(kuò)展。當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心內(nèi)部有三張不同的網(wǎng)絡(luò)： Infiniband網(wǎng)絡(luò)提供低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)IPC通信， FC網(wǎng)絡(luò)提供高 可靠0丟包的存儲網(wǎng)絡(luò)，而傳統(tǒng)的以太網(wǎng)承載一般的業(yè)務(wù)。 這樣當(dāng)前數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)整體成本很高。

網(wǎng)絡(luò)成本高：FC專網(wǎng)和IB專網(wǎng)價(jià)格昂貴，價(jià)格是以太網(wǎng)的幾倍。

運(yùn)維代價(jià)高：基于FC的存儲網(wǎng)絡(luò)和基于IB的專用HPC網(wǎng)需要專人運(yùn)維，不支持SDN且無法滿足云網(wǎng)協(xié)同自動(dòng)部署的訴求。

AI Fabric基于開放以太網(wǎng)，通過獨(dú)特的AI芯片和算法，可以使得以太網(wǎng)絡(luò)同時(shí)滿足低成本，0丟包和低時(shí)延的訴求。AI Fabric同 時(shí)承載SAN和IPC流量和一般LAN流量，CAPEX大幅降低；傳統(tǒng)以太網(wǎng)運(yùn)維人員就可以管理，無需專人運(yùn)維，支持SDN云網(wǎng)自動(dòng) 化，OPEX降低至少60%以上。

AI Fabric成為AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心構(gòu)建統(tǒng)一融合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的最佳選擇。

AI Ready的交換機(jī)硬件架構(gòu)，支撐AI Fabric長期演進(jìn)

AI Fabric采用首款內(nèi)嵌AI芯片的新一代交換機(jī)CloudEngine 16800，基于CLOS組網(wǎng)模型構(gòu)建Spine-Leaf兩級智能架構(gòu)：計(jì)算智能 和網(wǎng)絡(luò)智能結(jié)合，全局智能和本地智能協(xié)同，共同打造業(yè)界唯一的AI-Ready的無損低時(shí)延Fabric網(wǎng)絡(luò)。

核心計(jì)算級智能

核心交換機(jī)CloudEngine 16800內(nèi)嵌AI芯片，提供8TFlops的計(jì)算能力，能夠?qū)θW(wǎng)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，根據(jù)不同業(yè)務(wù) 流量模型的特點(diǎn)動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)化能力。

邊緣網(wǎng)絡(luò)級智能

TOR交換機(jī)CloudEngine 8861，CloudEngine 8850，CloudEngine 6865等邊緣設(shè)備內(nèi)嵌專用網(wǎng)絡(luò)智能芯片，對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)檢 測，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化，根據(jù)本地流量狀態(tài)實(shí)現(xiàn)交換隊(duì)列水線的智能調(diào)整，在最佳的時(shí)刻給予發(fā)送端最快的反饋，實(shí)現(xiàn)發(fā)送速率的調(diào) 整，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的0丟包基礎(chǔ)上的高吞吐。

AI Fabric成功實(shí)踐

華為AI Fabric正在支撐一些領(lǐng)先的數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)和金融企業(yè)應(yīng)對AI時(shí)代的到來，加速數(shù) 據(jù)存儲和處理過程，幫助企業(yè)提升決策的及時(shí)性和精準(zhǔn)性。

AI Fabric在互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)踐

AI Fabric加速無人駕駛技能訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間縮短40%。

某互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局無人駕駛，無人駕駛技能的訓(xùn)練涉及到大量的AI計(jì)算：1天采集的數(shù)據(jù)，需要幾百的GPU服務(wù)器7天才能訓(xùn)練 完，嚴(yán)重影響無人駕駛的上市時(shí)間。通過華為AI Fabric提供0丟包，低時(shí)延，高吞吐的極速無損以太網(wǎng)絡(luò)，最終使得整體訓(xùn)練的時(shí) 長縮短40%，加速無人駕駛的商用進(jìn)程。

AI Fabric在金融行業(yè)的實(shí)踐

AI Fabric加速招商銀行分布式存儲，IOPS性能提升20%。

招商銀行分行云是招行云戰(zhàn)略的一個(gè)創(chuàng)新試點(diǎn)，為了能夠給用戶提供像訪問本地盤一樣的使用體驗(yàn)，采用RDMA技術(shù)提升網(wǎng)絡(luò)吞 吐并降低CPU的消耗。AI Fabric智能擁塞調(diào)度實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的“零丟包、低時(shí)延、高吞吐”，加速RDMA通信，經(jīng)實(shí)測最終存儲 集群IOPS性能提升了20%，單卷性能達(dá)到35萬。

作為領(lǐng)先的ICT解決方案供應(yīng)商，華為一直在思考和探索如何使能行業(yè)數(shù)字化，AI Fabric可以提升AI運(yùn)行的效率和存儲的性能， 縮短訓(xùn)練和存儲訪問的時(shí)間，助力企業(yè)數(shù)字化盡快完成轉(zhuǎn)型與智能升級。