前段时间发布的Llama 3.1 405B可谓是LLM界的良心开源。不仅公开了模型权重，而且在发布的论文中详细介绍了所用的算法和工程方法，比如模型架构、指令微调等等。
如今，Meta工程师又发表了新论文，深入探讨了构建超大规模AI训练网络的策略和技术。他们选择了RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet v2）作为主要的节点间通信机制，利用RDMA技术实现高效GPU间内存共享。文章详细介绍了网络拓扑结构，包括前后端分离和AI Zone设计，以及路由和拥塞控制策略。
通过这些方法，成功构建了高性能、可靠的网络基础设施，支持大规模AI训练任务。
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