双链路设计:AI服务器集群的生命线
千卡GPU集群单链路架构的致命缺陷——
训练中断成本:单个 Spine 交换机故障会给企业带来巨大的小时损失
延迟敏感挑战:AllReduce 操作需要梯度同步延迟
可靠性瓶颈:传统树形拓扑有7个潜在的单点故障链路
血泪教训:一家AI公司的真实案例
2024年第三季度,一家制造商未能部署双链路,导致:
交换机端口故障导致训练中断72分钟
间接损失:因模型交付延迟而产生的合同违约金
双链路设计正是解决这一痛点的核心方案。
2.双链路叶脊架构全景分析
物理拓扑图(含光模块部署)
关键部件描述:
Spine交换机:完全互联的主干,必须支持800G OSFP光模块和ECMP
叶子交换机:每个交换机通过双光模块连接到两个主干交换机,以避免单点故障
服务器连接:使用200G有源光缆(AOC)直接连接到Leaf
三、双链路核心技术原理
1. 同构和异构链路适配
双链路可以使用“同构链路”(两条相同类型的链路,例如都是 InfiniBand HDR)或“异构链路”(例如一条 InfiniBand 用于低延迟通信,一条以太网用于大容量数据传输)
2.动态链接资源分配

无缝切换机制:采用“主备模式”或“负载均衡+动态调整”:
主备模式:正常情况下,主链路承载主要流量,备用链路仅传输心跳包;发生故障时,备用链路以微秒级速度接管所有流量,确保数据不丢失。
负载均衡模式:两条链路同时工作,故障后存活的链路自动接管所有流量(协议层需要支持流量重分配,避免拥塞)。
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