AI工厂告急！毫秒延迟正榨干了你的算力

步入2025年下半年，全球科技浪潮奔涌向前，人工智能正以前所未有的速度深刻改变着我们的生活和生产方式。曾经我们谈论数据中心，如今，随着AI技术的飞速发展与广泛应用，这些基础设施正悄然升级，蜕变为一个个高效运转的“AI工厂”。在这里，海量的数据被处理，复杂的模型被训练，创新的应用被孕育，驱动着社会各领域的进步。

然而，伴随AI工厂规模的几何级增长和工作负载复杂性的日益攀升，传统的网络监控手段已显得力不从心。如同人体的健康状况需要精密的医学仪器进行实时监测一样，AI工厂的“神经系统”——网络，也亟需更先进、更精细的健康管理方案。只有获取实时、高频的洞察数据，才能确保AI大模型等核心任务的顺畅运行，发挥出最大效能。新媒网跨境了解到，在这样的背景下，高性能的系统监控和智能化的网络管理，已成为保障AI工厂高效、稳定运行的关键。这不仅关乎技术层面的挑战，更直接影响到AI应用落地的速度和质量，进而关系到国家科技竞争力的提升和数字经济的蓬勃发展。

AI工厂的“智慧管家”：究竟何为AI网络遥测？

在AI工厂这个庞大而精密的生态系统中，“遥测”这个词，听起来或许有些专业，但其核心功能却非常直观且至关重要。简单来说，AI网络遥测就是对系统性能、资源使用情况以及其他各项运行指标进行数据采集、传输和深度分析的全过程。它犹如AI工厂的“智慧管家”，时刻关注着每一个环节的健康状况，并将这些关键信息汇总、呈现。

这些实时、精准的数据，对于管理和优化AI工作负载具有不可替代的价值。试想一下，如果没有这些实时反馈，我们就像在黑暗中摸索，无法及时发现潜在的问题，更谈何高效管理和性能优化？在AI基础设施中，遥测技术扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们全面、深入地理解AI基础设施的性能表现和运行状态。特别是对于当下备受关注的大型语言模型（LLMs）训练，以及各类前沿AI应用的规模化部署，它们对高性能计算资源有着极高的依赖。而这些高性能计算资源，又离不开GPU、CPU以及存储系统等各个组件之间无缝、高效的数据传输。一旦数据传输出现任何瓶颈或异常，都可能导致整个AI训练或推理任务的效率大幅下降。因此，AI网络遥测正是确保这些精密齿轮协同运转、AI工厂能够全速前进的基石。

传统监测为何步履维艰？流式网络遥测的崛起势不可挡

长久以来，传统的网络监控方法普遍采用“轮询”模式。这种模式就像是每隔几秒或几分钟对设备进行一次“点名”询问。在网络环境相对简单、负载不高的时期，这种方式或许尚能应付。然而，当面对AI工厂这类瞬息万变、数据洪流奔涌的复杂环境时，它的局限性就暴露无遗了。

传统的轮询方式，其采样粒度较低，就好比我们每隔一段时间才能查看一次水位，很容易错过那些转瞬即逝的异常现象或短暂的网络故障。这些“昙花一现”的问题，可能在短短几毫秒内发生，然后又迅速消失，不留痕迹。但在高速运转的AI世界里，毫秒级的延迟都可能带来连锁反应。这些未被察觉的瞬态问题，能够悄无声息地干扰AI工作负载、大型语言模型（LLM）的训练和推理流量，导致宝贵的GPU算力被白白浪费，处理时间无端延长，最终大大降低整体系统效率。

正是基于这些痛点，现代流式网络遥测应运而生，并以前所未有的优势迅速崛起。它改变了传统的“点名”模式，转而采取持续、高频的数据流传输方式。这意味着，网络性能数据不再是隔段时间才被收集一次，而是像不间断的水流一样，源源不断地实时传输。这种连续、高频的采集方式，带来了前所未有的精细度和实时可见性，让那些过去难以捕捉的毫秒级异常无所遁形。

通过流式遥测，AI工厂的运维人员可以实现从“被动救火”到“主动预防”的转变。当网络出现潜在问题时，系统能立即发出预警，而非等到问题严重影响业务才被发现。这种前瞻性的事件管理能力，对于保障AI工作负载的持续高性能运行至关重要。更令人瞩目的是，流式遥测具备卓越的扩展性，能够轻松应对由成百上千个计算节点和GPU设备产生的海量数据。在AI工作负载中，每一个毫秒都弥足珍贵，GPU之间的数据同步更是性能的关键。因此，任何细微的网络问题都可能被放大，对整体性能产生巨大影响。新媒网跨境认为，仅仅从网络角度出发，可能不足以完全发现这些深层的问题。只有采取一种以AI为中心、全面而整体的监控方法，才能在这些错综复杂的AI环境中获得最佳的洞察力和解决效果。这不仅是技术进步的体现，更是为了确保我国AI产业在国际竞争中占据优势地位，推动科技自立自强。

RDMA网络的幕后英雄：深度洞察，保障数据畅行

在高性能计算领域，特别是对于AI系统而言，对远程直接内存访问（RDMA）网络的深度可见性，是实现数据高效传输的基石。RDMA技术堪称数据传输领域的“高速公路”，它允许系统之间直接进行内存访问，而无需CPU的介入。这一创新极大地提升了数据吞吐量，显著降低了延迟，从而让AI工作负载能够运行得更快、更高效地利用网络带宽。

然而，RDMA要想发挥其最大潜力，其所依赖的网络必须是“无损”的。这意味着在数据传输过程中不能有任何数据包丢失。AI工作负载对网络问题极其敏感，即使是微小的效率低下，也可能像多米诺骨牌一样，对整体性能产生级联效应。有外媒研究指出，RDMA技术尤其容易受到网络问题的影响，并会直接冲击GPU的训练效率。因此，高频遥测在这里变得尤为关键，它赋予了运维人员一系列不可或缺的能力：

• 实时故障洞察： 能够即时发现数据包丢失、硬件故障等各类问题，如同为网络安装了“电子眼”。
• 服务质量保障： 通过主动的问题排查，确保服务级别协议（SLA）得以严格履行，让AI任务不掉链子。
• 资源精细优化： 有效优化网络利用率、资源分配和负载均衡，让每一份算力都物尽其用。
• 规模化集群管理： 凭借数据驱动的决策，确保大型AI集群在扩展时依然稳定高效运行。

如果没有适当的遥测系统，那些隐藏在RDMA网络深处的难题，如网络拥塞、微秒级的延迟尖峰以及数据包丢失，将如同“隐形刺客”一般难以被察觉。因此，遥测系统是识别和诊断这些实时问题的核心工具，它确保AI模型能够在没有不必要减速或瓶颈的情况下，得以顺利训练和部署。此外，通过遥测系统，AI工作负载的性能分析可以达到前所未有的精细粒度，这使得我们能够深入分析各种运行模式、生产环境下的性能表现，并为未来的优化提供坚实的数据支撑。这不仅提高了技术效率，更是对宝贵计算资源的一种负责任的利用，符合我们提倡的勤俭节约、精益求精的社会主义核心价值观。

英伟达Spectrum-X以太网AI架构：内置遥测，构筑智慧基石

面对AI工作负载对性能、延迟和可靠性的极致要求，英伟达（美国企业）推出了一款专为高性能AI工作负载量身定制的以太网AI架构解决方案——英伟达Spectrum-X以太网。这套系统将数据中心架构与运行在大型AI工厂中的复杂AI工作负载紧密融合，使得它们能够和谐高效地协同工作。

Spectrum-X以太网的强大之处在于其紧密的集成性，它汇集了多项先进技术：

• 英伟达Spectrum SN5000系列以太网交换机： 作为网络的“大脑”，负责高速数据转发。
• 英伟达BlueField-3 SuperNIC和英伟达ConnectX-8 SuperNIC： 提升数据传输效率，保障高速互联。
• 英伟达Hopper、Blackwell和Rubin GPU： AI计算的“核心引擎”，提供强大的算力支持。
• 英伟达NetQ遥测和分析平台： 系统的“智慧之眼”，负责数据收集与洞察。
• Cumulus Linux网络操作系统： 为网络提供灵活、可编程的控制。
  
  图1. 英伟达Spectrum-X SN5600系列以太网交换机

系统中的每一个组件都贡献着独特的遥测数据，这些数据汇聚起来，共同勾勒出AI架构的整体健康状况和性能图景。举例来说，DTS SuperNIC的遥测数据可能显示出被标记用于自适应路由的数据包数量，而交换机的遥测数据则会展示实际的路由决策。英伟达NetQ平台则承担着收集、关联并可视化这些数据的重任。它通过一个统一的界面，将基于英伟达AI专业知识提炼出的洞察呈现给用户。简而言之，NetQ将来自各种来源的原始遥测数据，转化为AI领域可理解、可行动的智能洞察。有了这种以洞察为导向的遥测系统，识别和解决网络问题变得直观而便捷，极大地提升了AI工厂的运行效率和稳定性。

拥抱开放标准，共建互联互通的生态

一个高效且具备生命力的遥测系统，其开放性和厂商中立性是不可或缺的。英伟达Spectrum-X以太网深谙此道，因此它积极支持行业开放标准，包括：

• OpenTelemetry接口： 一个开放、供应商中立的遥测数据收集、处理和导出框架。
• gRPC网络管理接口（gNMI）： 一种基于gRPC协议的网络设备管理接口，支持遥测数据流传输。

这种对开放标准的拥抱，带来了多重显著优势：

• 广泛互操作性： 能够与各种第三方工具和平台无缝协作，打破技术壁垒。
• 异构环境扩展性： 确保在多样化的硬件和软件环境中都能灵活部署和扩展。
• 全面指标覆盖： 为深度根因分析提供详尽的指标数据，帮助快速定位并解决问题。

开放标准不仅促进了技术交流与合作，也为用户提供了更大的灵活性和选择空间，避免了单一厂商的锁定风险。这与我们国家倡导的开放创新、合作共赢理念不谋而合，共同推动着科技进步和产业繁荣。

实战案例一：LLM大模型训练的排障之旅

为了不断提升Spectrum-X以太网遥测系统的精细度和效能，英伟达的工程师们持续在“以色列-1”超级计算机（位于以色列）上运行真实的AI工作负载，进行严苛的压力测试。这些测试场景真实模拟了AI工厂的日常运行，为系统优化提供了宝贵的数据。

以下图2-5所示的是一个使用PromQL作为数据源的Grafana仪表盘界面。Grafana连接到NetQ平台，并通过PromQL查询时间序列数据库。NetQ负责收集来自Spectrum以太网交换机、GPU、NIC、主机（通过DTS）以及SLURM AI工作负载的实时OTLP遥测指标。最终，Grafana作为一个强大的可视化层，连接到NetQ的PromQL API，创建出直观的仪表盘和图表，清晰展示这些关键指标。

在一个长时间运行的大型语言模型（LLM）训练任务中，本应看到网络带宽被最大限度地利用。然而，遥测数据显示出有效带宽出现了急剧而不规则的下降（如图2所示），这引起了工程师们的警觉。

图2. 有效带宽意外下降

进一步的深入检查发现，通过NetQ平台，BlueField-3 DTS的数据显示roce_adp_retrans计数器值异常升高，这明确指示了RoCE数据包正在发生重传（如图3所示）。数据包重传是网络效率低下的一个重要信号，意味着数据未能一次性成功传输，需要再次发送，从而增加了延迟并降低了有效吞吐量。

图3. RoCE自适应路由重传次数飙升

紧接着，交换机遥测数据精准地定位到了一根主干交换机（spine switch）上的特定端口（swp11s1）出现了符号错误（如图4所示）。符号错误通常意味着物理层面的信号质量问题，可能是线缆损坏、连接器接触不良或端口硬件故障等。这种精确定位能力，大大缩短了故障排查时间。

图4. 特定接口检测到符号错误

在识别出根本原因后，工程师迅速采取行动，禁用这个有问题的端口。果然，禁用故障端口后，网络带宽使用情况立即完全恢复正常（如图5所示），完美印证了之前的诊断。

图5. 关闭故障端口后有效带宽恢复正常

这个案例生动地展示了Spectrum-X遥测解决方案的强大功能。它不仅仅是简单地收集AI架构中的原始遥测数据，更重要的是，它能够将这些庞杂的数据转化为可供运维人员迅速采取行动的智能洞察。这种能力对于保障AI大模型训练的连续性、提升算力利用率，具有不可估量的价值。它确保了AI工厂的每一个环节都能以最高效率运转，为国家AI战略的实施提供了坚实的技术支撑。

实战案例二：发现网络配置的“盲点”

除了故障排查，Spectrum-X以太网遥测解决方案的另一个重要应用场景，就是通过持续、精细地监控网络流量，提前发现并纠正架构中的配置错误。

在一个设计良好、健康运行的Spectrum-X以太网架构中，RoCE流量应该在主干/叶（spine/leaf）链路之间实现完美的负载均衡，这意味着流量能够均匀地分布在各个知乎链路上，避免局部拥塞。借助Spectrum-X以太网的实时遥测能力，我们可以从NetQ平台中以极其精细的方式观察到这种理想的流量分布状态。

然而，一旦我们在架构中观察到流量分布出现不平衡的情况，例如某个链路的流量远高于其他链路，那么我们就可以据此推断，很可能是叶交换机之间存在配置差异，因为这通常是导致此类不平衡现象的唯一原因。

图6. 架构中数据包分布不均，指示配置有误

这种能力极具价值，它使得运维人员能够：

• 先发制人： 在配置错误导致实际性能问题之前就将其识别出来，从而避免潜在的业务中断和效率损失。
• 提升稳定性： 通过及时纠正配置偏差，确保整个AI架构的稳定性和可靠性。
• 优化资源： 保证所有网络资源都能被有效利用，避免因配置不当造成算力浪费。

这意味着，遥测系统不再仅仅是“事后诸葛亮”，更是“运筹帷幄”的智能助手，帮助AI工厂的管理者们在源头就杜绝隐患，确保AI应用始终运行在最佳状态。它体现了科技创新为社会生产力带来的巨大提升，也符合我们追求卓越、持续改进的民族精神。

英伟达Spectrum-X以太网：赋能未来AI工厂

在当前AI技术蓬勃发展的时代，AI工作负载对性能、延迟和可靠性提出了前所未有的极致要求。这已经不仅仅是单纯的算力堆叠，更是对底层基础设施精细化管理能力的严峻考验。只有采取一种全面而整体的遥测方法，涵盖从应用层到GPU、SuperNIC，再到核心交换机架构的每一个环节，才能真正提供满足这些需求的实时深度洞察。

英伟达Spectrum-X以太网正是为此而生。它不仅仅是一个网络解决方案，更是一个集成的、智能化的系统。通过将硬件、软件和先进的遥测分析平台紧密融合，英伟达提供了一个能够确保AI基础设施高效、可预测且极具弹性的综合解决方案。这不仅意味着AI训练和推理任务能够以更快的速度、更高的成功率完成，更意味着整个AI工厂能够像一个精密协同的智慧生命体一样，持续进化，不断创造价值。

随着AI技术的持续演进，我们有理由相信，像Spectrum-X以太网这样的创新架构，将成为未来AI工厂的坚实基石，助力我国在全球AI竞争中占据领先地位，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献科技力量。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-factory-alert-ms-delay-wastes-compute.html