AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书_94页_6mb

AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书总结

1. 背景与挑战

• AI大模型：参数量达到百亿级，训练需分布式计算架构，面临“卡”数量多、显存要求高等问题。
• 跨域训练：将同一大模型的训练任务分配到多个智算中心协同完成，需应对**异属（多运营主体）、异构（不同芯片架构）、异地（地理位置分散）**三大挑战。
• 行业需求：企业大模型后训练需求激增，但本地算力建设成本高，需高效整合“异属异构异地”存量算力资源。

2. 技术框架

• 三层架构：
  • 业务层：动态拆分训练任务，降低跨域通信依赖。
  • 管控层：统一调度跨域资源，解决异构适配与网络拥塞问题。
  • 资源层：构建跨域RDMA网络，实现硬件异构屏蔽。

3. 核心技术突破

• 异构混训：
  • 构建GPU算力特征评估体系，动态分配任务层与通信层资源。
  • 设计异构感知分层拆解算法，优化通信开销。
• 异地同训：
  • 提出“计算通信重叠”流水线并行，减少GPU空闲时间。
  • 通过RDMA网关与拥塞控制优化长距网络传输。
• 异属合训：
  • 多队列排队协作与联合抢占机制，支持跨主体资源协调。
  • RDMA over VxLAN技术保障多租户环境下的RDMA通信隔离与效率。

4. 试验验证

• 在庆阳-杭州跨域广域网环境中部署Mixtral模型，验证：
  • 跨域池化调度：成功率82%，训练效率提升至单集群95%以上。
  • 广域确定性网络：RDMA传输带宽提升30%，丢包率降低。
  • 算力调度协同：全局资源利用率提升60%，TGS（Token/gpu/s）指标接近本地集群。
• 异构芯片混合训练效率达95%，验证了跨架构资源整合能力。

5. 未来展望

• 实现“算力泛在化”，将全国异构算力资源整合为逻辑统一平台。
• 提升“效率本地化”，通过智能调度和网络优化接近本地集群训练效率。
• 推动“生态开放化”，构建多主体接入的开源生态，目标是建设“全国一台计算机”。

本技术体系为大模型跨域训练提供了从架构到执行的完整解决方案，显著提升了资源利用率并降低了跨域训练的技术门槛。