为什么有的集群没有训练网？？
这个问题触及了GPU集群设计中一个核心的权衡：成本与性能。
简单来说，一个GPU集群没有专用的“训练网”，通常意味着它使用的是标准的以太网，而不是为高性能计算设计的专用互联网络。这背后是设计者根据工作负载类型、预算和性能需求做出的主动选择。
下面我们来详细拆解一下原因和场景：
1. 什么是“训练网”？
首先，我们要明确“训练网”指的是什么。在AI和高性能计算领域，它通常指代专门为大规模分布式训练设计的高速、低延迟互联技术，例如：
- NVIDIA NVLink & NVSwitch：在单个服务器内部连接GPU，提供极高的带宽。
- InfiniBand：在服务器之间进行通信的主流技术，提供极高的吞吐量和极低的延迟，并支持GPUDirect RDMA等技术，让GPU可以直接访问其他服务器的内存，绕过CPU和操作系统。
- RoCE：一种基于以太网的技术，旨在在以太网上实现类似InfiniBand的性能。
这些“训练网”的核心目标是：最小化GPU之间的通信时间。
2. 为什么有些集群会省去“训练网”？
当一个集群选择只用普通以太网（比如10/25/100GbE）而不用InfiniBand或RoCE时，通常是基于以下几点考虑：
a) 工作负载需求：推理 vs. 训练
- 推理集群：推理通常是单向的——输入数据，输出结果。各个GPU节点之间几乎不需要通信。每个请求都是独立的，可以在任何一个GPU上完成。在这种情况下，花大价钱部署InfiniBand是巨大的浪费。一个高速的以太网用于数据传输和管理足矣。
- 小规模训练或微调：如果任务主要是对预训练模型进行微调，或者模型本身很小，可以塞进单个GPU服务器内（比如8卡A100/H100服务器），那么服务器内部的NVLink已经足够。服务器之间的通信需求很低，普通以太网就能满足。
b) 成本考量
- 硬件成本：InfiniBand的网卡、交换机的价格远高于同速率的以太网设备。
- 运维成本：InfiniBand需要更专业的知识进行配置、维护和故障排查。以太网则是每个IT工程师都熟悉的技术，运维更简单、成本更低。
c) 模型并行度要求低
分布式训练有两种主要方式：
- 数据并行：每个GPU都有完整的模型副本，处理不同的数据批次，然后定期同步梯度。这会产生大量的All-Reduce通信。
- 模型并行：当模型太大，单个GPU放不下时，需要将模型的不同层拆分到不同的GPU上。这会产生大量的点对点通信。
对于许多模型（尤其是几年前的主流模型），使用数据并行就足够了。虽然数据并行也需要同步梯度，但如果：
- 模型参数量不是特别巨大（比如小于10B参数）。
- 梯度同步的频率不是瓶颈（比如计算本身很耗时）。
- 集群规模不大（比如只有几台服务器）。
那么，使用高速以太网进行梯度同步带来的时间开销，在总的训练时间中占比可能可以接受。为了这点时间节省而投资昂贵的InfiniBand，投资回报率不高。
d) 历史或通用性原因
- “顺便”搭建的GPU集群：有些机构可能是在已有的、用于通用计算的高性能计算集群上，“顺便”增加了一些GPU节点。这个集群原本就是基于以太网设计的，没有为AI训练专门升级网络。
- 多用途集群：集群可能同时服务于AI训练、科学计算、大数据处理等多种任务。并非所有任务都需要超低延迟网络，因此选择了性价比更高的以太网作为统一的网络架构。
总结：有无“训练网”的典型场景对比
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结论
所以，当你看到一个GPU集群没有配备“训练网”时，这通常不是一个错误，而是一个符合其定位的、合理的工程设计选择。它精准地服务于推理、小规模训练或对通信不敏感的工作负载，并在满足性能要求的同时，实现了成本效益的最大化。
对于立志于训练下一代万亿参数大模型的企业，投资InfiniBand是必须的。但对于90%以上的AI应用场景，一个设计良好的以太网GPU集群已经绰绰有余。
