近日，，，，，，工信部印发《推进新一代人为智能产业发展三年行动打算（2018-2020年）》，，，，，，意在加快人为智能从战术到落地，，，，，，推动人为智能和实体经济深度融合。。。。。。。。在新工业革命的布景下，，，，，，大数据、推算力、算法等急剧迭代，，，，，，正驱动人为智能进入新阶段。。。。。。。。2017年Q3，，，，，，全球AI公司融资金额突破77亿美元，，，，，，是2012年的70余倍。。。。。。。。？？？？赡芑嵊腥怂嫡馐“泡沫”，，，，，，而我更愿意相信这是人为智能发展的必然了局。。。。。。。。

在AI技术的利用过程中，，，，，，各个企业都在寻找可能更好支持高机能推算的基础网络解决规划。。。。。。。。在《数据中心基础网络架构成功实际及将来发展趋向》这篇文章中，，，，，，我分享了若何设计一个不变靠得住的数据中心网络，，，，，，下面我们再来探求支持AI利用的高机能无损网络应该若何设计。。。。。。。。

前面提到大数据、推算力、算法等急剧迭代，，，，，，正驱动人为智能进入新阶段，，，，，，而这些技术的实现对网络的低时延、无丢包、高机能这三个方面提出更高要求。。。。。。。。

▲ AI利用的技术系统及对数据中心网络的要求

高机能和无丢包比力好理解，，，，，，就是指网络带宽机能的提升以及网络中不存在拥塞导致的丢包。。。。。。。。产生时延的环节较多，，，，，，要实现端到端的低时延，，，，，，必要多角度分析：

其中，，，，，，光电传输时延和数据串行时延相对较幼！！！。。。。，，，，，且很难通过架构设计来优化，，，，，，我们应沉点关注主机处置时延和设备转发时延。。。。。。。。在各大企业积极追求的高机能推算规划中，，，，，，基于以太网的RDMA（Remote Direct Memory Access）凭借其高机能和低成本优势逐步取代InfiniBand而成为主流技术。。。。。。。。RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）技术基于UDP和谈，，，，，，对于建设支持AI利用的高机能无损以太网络变得尤为沉要。。。。。。。。

结合设备转发层面的时延优化伎俩，，，，，，高机能无损网络的实现取决于两个身分：

• 无带宽收敛（1:1）的网络架构设计
• 基于PFC（Priority-Based Flow Control）和ECN（explicit congestion notification）职能的优先队列治理和拥塞治理

综上，，，，，，AI集群高机能推算和网络规划实际思路如下图所示：

▲ AI集群高机能规划关键技术组合

在这里，，，，，，我以25G网络为例，，，，，，结合业界主流产品状态，，，，，，分享AI网络架构设计和实现思路。。。。。。。。

重要设计理想：

• 主题设备全线速高机能转发，，，，，，主题之间不互联，，，，，，选取Fabric架构，，，，，，隔离主题故障，，，，，，有效降低主题故障的影响；；；；；
• 三层路由组网，，，，，，通过ECMP提高冗余度，，，，，，降低故障风险；；；；；
• TOR高低行收敛比严格实现1:1，，，，，，通过提高主题设备接口密度扩大单集群服务器规模；；；；；
• 利用PFC+ECN职能，，，，，，实现低延时无损网络。。。。。。。。

网络架构设计：

1.中幼型（集群规模1000台）

▲  架构设计

架构个性：

• 每台TOR选取8*100GE上联8台32口100G BOX互换机，，，，，，OSPF/BGP组网
• 合用集群规模1000台
• 每台TOR下联32台Servers，，，，，，IDC内收敛比1:1 ，，，，，，集群带宽25Tbps

2.中型（集群规模2000台）

▲  架构设计

架构个性：

• 每台TOR选取8*100GE上联8台64口100G BOX，，，，，，OSPF/BGP组网
• 合用集群规模2000台
• 每台TOR下联32台Servers，，，，，，IDC内收敛比1:1 ，，，，，，集群带宽50Tbps

3.大型（集群规模2000-18000台）

▲  架构设计

架构个性：

• 每台TOR选取8*100GE上联4~8台主题（机框式），，，，，，BGP组网
• 合用集群规模2000~18000台
• 每台TOR下联32台Servers，，，，，，IDC内收敛比1:1 ，，，，，，集群带宽50~450Tbps

4.超大型（集群规模20000+台）

▲  架构设计

架构个性：

• 单POD集群规模1000~2000台，，，，，，数据中心集群规模20000+，，，，，，BGP组网
• POD内收敛比1:1，，，，，，单POD集群带宽25Tbps，，，，，，总集群带宽500Tbps+
• POD内收敛比和上行带宽凭据集群带宽需要矫捷配置，，，，，，合用与非AI利用混合部署

在数据中心网络中，，，，，，PFC和ECN职能将部署在Leaf和Spine设备上。。。。。。。。PFC作用于设备互联端口，，，，，，通过反压影响上游端口队列的发送速度，，，，，，而ECN是作用在设备转发过程，，，，，，最终影响的是数据流的发送方，，，，，，通过降低某条数据流发送速度躲避数据丢包。。。。。。。。

• PFC 机造将以太链路上的流量分辨为分歧的等级，，，，，，基于每条流量单独发送“不许可证”。。。。。。。。相对于PAUSE帧而言，，，，，，PFC能够将链路虚构出8条不一致级的虚构通路，，，，，，当某条通路出现拥塞后不会影响其它通路。。。。。。。。
• RoCEv2 界说了 RoCEv2 Congestion Management （ RCM ），，，，，，其中拥塞治理用的个性ECN（RFC 3168）是在互换机出口（egress port）提议的拥塞节造机造。。。。。。。。当互换机的出口buffer达到设定的阈值时，，，，，，互换机遇扭转数据包头中的ECN位来给数据打上ECN标签，，，，，，当带ECN标签的数据达到接管端以来，，，，，，接管端会天生CNP（Congestion Notification Packet）并将它发送给发送端。。。。。。。。CNP蕴含了导致拥塞的flow或QP的信息，，，，，，当发送端收到CNP后，，，，，，会采取措施降低发送速度。。。。。。。。
• 由于PFC作用于整个队列，，，，，，而ECN只针对产生拥塞的具体味话，，，，，，在设置PFC和ECN有关水线时，，，，，，应做到先触发ECN后再触发PFC。。。。。。。。

从表卖订单和叫车订单的智能调度，，，，，，到电商平台的智能推荐，，，，，，再到人脸鉴别支付以及即将实现的全自动无人驾驶汽车量产，，，，，，AI技术的利用已在方方面面影响着人们的生涯和工作，，，，，，让各人的生涯越来越便捷、功夫利用越来越合理。。。。。。。。但是，，，，，，这都离不开基础设施的支持。。。。。。。。全发国际网络将凭借在数据通讯领域近20年的技术堆集和行业经验，，，，，，创新出更好的产品和解决规划，，，，，，助力AI技术的蓬勃发展。。。。。。。。