基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。

研究背景与意义： 随着人工智能技术的快速发展，国产GPU算力平台在智能计算领域取得了显著突破，但低时延通信技术仍面临挑战。基于国产GPU算力平台开展低时延通信技术研究，对于推动智算领域发展、实现自主创新、提升国际竞争力具有重要意义。

国产GPU算力平台现状： 报告回顾了国产GPU的发展历程，分析了主要厂商及产品，总结了其架构和技术特点，并指出了存在的问题，如生态建设不足、性能瓶颈、技术积累不足等。

低时延通信技术的关键要素： 报告分析了低时延通信技术的关键要素，包括高速互联总线、硬件优化、软硬件协同调度、高精度时钟同步、通信协议优化、软件优化、网络拓扑结构、智能缓存与预取机制、分布式系统设计等。

基于国产GPU的低时延通信系统架构设计： 报告提出了基于国产GPU的低时延通信系统架构，包括硬件平台层（计算节点、AI加速单元、网络接口单元、网络交换设备）、系统软件层（驱动程序、通信中间件、资源管理与调度）和应用生态层（AI框架、HPC应用）。报告还分析了数据流路径，并设计了关键模块，如GPUDirectRDMA高速数据路径模块、网络健康与性能监控模块、自适应集合通信算法模块。

基于国产GPU的低时延通信关键技术研究： 报告深入研究了低时延通信技术的关键要素，包括GPU硬件加速通信技术（GPUDirect P2P、GPUDirect Storage、GPUDirect RDMA、GPUDirect Video）、GPU大规模集群ScaleOut通信技术（RDMA技术、InfiniBand和RoCEv2网络对比分析、RoCEv2协议优化策略）、实时任务处理机制（故障无感恢复、链路级高可靠性、端网协同网络路径精确控制、层次化多粒度负载均衡、多维智能自动化运维关键技术）、网络拥塞控制策略（智能无损的拥塞控制（AI-ECN）、端网协同的拥塞控制（ENCC））、低时延通信的性能评估指标。

低时延通信技术性能评估： 报告搭建了实验环境，设计了测试方案，并对测试结果进行了分析，结果表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。

基于国产GPU的低时延通信应用案例： 报告列举了低时延通信技术在工业互联网、分布式AI、金融智能服务等领域的应用案例，展示了其应用价值。

结论与展望： 报告总结了国产GPU算力平台的低时延通信潜力与优势，强调了低时延通信技术对国产算力生态的重要性，并指出了面临的挑战。最后，报告提出了未来研究方向，如AI驱动的动态时延优化、低时延通信技术在更多领域的应用前景等。