所有具備前瞻視野的 CTO、技術負責人，都正在將目光聚焦在爲公司建立起面向大模型時代的 AI 基礎設施。大模型需要大規模高性能集羣的支持，如何建設高性能網絡是其中最爲關鍵的一步。
高性能網絡的成功落地，可以確保大模型用最短的時間訓練出來，並節省大量費用。業務將在第一時間獲得大模型的超能力加持。公司將和友商進一步拉大距離，將他們遠遠甩在身後，或者成功實現業務反超，佔據市場領先定位。
不過，高性能網絡 RDMA 和過去的傳統網絡 TCP/IP 截然不同，涉及技術選型、架構設計、系統運維、業務運營等全部環節。在其上線運營的整個流程中，各個環節都需要結合大模型業務的特性做充足的論證，處處小心。一旦踩坑，將導致鉅額投資付之東流，業務也將被友商反超。
比如關於 RoCE 和 IB 的爭論，他們的差別究竟是什麼，選哪個方案纔是最合適的。上層的大模型業務和既有傳統業務是不一樣的，這對下層的網絡架構的設計有哪些不一樣的要求。RDMA 的技術體系和傳統網絡也是不一樣的，在傳統網絡的技術儲備無法直接應用，技術團隊應該如何運維。同時，高效率的運維和運營，是高性能網絡能夠持續服務業務的保障，過去傳統網絡的方法和經驗沒有太多參考價值，應該如何設計方案。
如果能夠借鑑業界領先的技術積累和成熟的項目經驗，並參考其他用戶的實踐經驗，將使得自己快速落地的高性能網絡變得不那麼困難，以上問題都能夠輕鬆解決。
一直以來百度智能雲支持了不同參數規模的百度文心繫列大模型的落地，並構建了目前國內雲廠商規模最大的高性能網絡集羣。同時，在私有云環境成功爲度小滿等金融行業客戶交付智算中心。
此次，百度智能雲聯合度小滿推出的《智算中心網絡架構白皮書》，基於度小滿等客戶側的成功實踐寫成。白皮書創作團隊由負責和參與了高性能網絡落地的一線專家組成，內容覆蓋了高性能網絡建設的各個方面，比如 RoCE 和 IB 的詳細技術對比、不同規模集羣的架構選擇、雲平臺上的可視化運維工具建設、多租戶的運營方案設計等，爲 CTO 和技術負責人提供全流程指導，讓複雜的高性能網絡建設變得簡單。
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本文分享自微信公衆號 - 百度開發者中心（baidudev）。
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