AI数据中心网络测试方案白皮书
应用指南
在大型语言模型（LLM）训练过程中，GPU 节点之间的大规模数据传输可能会导致瓶颈，从而减慢训练速度。精心设计的网络架构对于实现高效数据传输、降低延迟并加快训练时间至关重要。
本白皮书旨在制定一套一致且可重复的测试流程，以提供可测量的指标和量化 KPI（关键绩效指标），用于对不同实现方案进行基准测试，并确保数据中心运营商能够优化 AI 工作负载的基础设施。
遵循本书介绍的方法，可以提高 AI 数据中心的性能、可扩展性和容错能力。概述在人工智能（AI）系统，特别是 LLMs 的背景下，网络架构指的是系统内各组件或节点之间的底层通信基础设施。高效的网络架构对于 LLM 训练至关重要，有助于提升 AI 系统的整体运行效率。
网络架构应具备以下能力：
- 数据传输
- 可扩展性
- 容错性
- 节点间通信
- 资源分配
- AI 模型训练的监控与调试
AI 模型训练
步骤 1 ：数据准备
- 收集并预处理大量数据集，如文本文件、图像和音频等。
- 对数据进行标记化和归一化处理，确保数据的一致性和处理效率。
- 将数据分为训练集、验证集和测试集。
步骤 2 ：模型定义
- 确定 AI 模型的架构，如神经网络或决策树等。
- 设定模型训练的超参数，包括学习率、批量大小和层数等。
步骤 3 ：模型训练
- 初始化模型的权重和偏置。
- 前向传播 ：计算训练集中每个样本的输出。
- 反向传播 ：计算梯度，并使用优化算法（例如，随机梯度下降和 Adam）更新模型参数。
- 重复前述步骤，直到达到收敛或满足停止条件。
请下载此文档以了解更多信息。