网络上的文章基本上是根据设备商规划好的网络架构来计算AI/HPC算力光模块(以下简称光模块)的数量。今天，大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B，使用的GPU为A100，数量2048个。
算力计算：
①单个GPU的算力供给计算公式：
单GPU算力供给(A) =GPU核数 * 单核主频 * 单周期浮点计算能力。（该参数一般由GPU厂商直接给出）
②单个模型的算力需求计算公式为：
单模型算力需求（C）=6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数。
③估算训练时间:
T=C/(X*A)，X为GPU数量，单位为秒。
结合我们的案例：
①单张GPU A100的算力供给：
BF16浮点数格式（训练精度）下，算力为312TFLOPS。也就是单GPU算力供给(A) =312 TFLOPS=312* 10^12FLOPS。
实际应用中要考虑训练效率：A100的实际利用率50%左右，并以此为基础推算单个A100的算力A=312* 10^12FLOPS *50%=156*10^12FLOPS。
②LLaMa 65B模型算力需求：
C=6*65B*1.4T=6*65*10^9*1.4*10^12=546*10^21
③估算训练时间:
GPU数量为2048个，T=C/(2048*A) =546*10^21/(2048*156* 10^12)=1708984.375秒≈20天。
（可以根据此公式，预设训练时间，反推出GPU数量）
网络架构选择：
IB组网通常采用无阻塞网络设计，其关键是采用 Fat-Tree（胖树）网络架构。交换机下联和上联带宽采用 1：1 无收敛设计，即如果下联有32个400Gbps 的端口，那么上联也有 32个 400Gbps 的端口。
两层胖树和三层胖树最重要的区别是可以容纳的 GPU 卡的规模不同。在下图中 N 代表 GPU 卡的规模，P 代表单台交换机的端口数量。比如对于端口数为 64 的交换机，两层胖树架构可容纳的 GPU 卡的数量是 2048卡，三层胖树架构可容纳的 GPU 卡的数量是 65,535卡。
目前，结合我们第一部分算力的计算，使用LLaMa 65B模型，运用A100 GPU进行计算，训练时间20天，GPU数量为2048个，那么选用两层Fat-Tree（胖树）网络结构，即可满足需求。
网卡、交换机、光模块数量计算：
①网卡数量计算
单个A100 GPU支持PCI Express 4.0，最大传输带宽32GB/s=256Gb/s。如果单个服务器有2张GPU ，所以可以选择1张400G IB网卡(CX-7)进行传输。
因此GPU卡数量：400G网卡数量=2：1。该案例中GPU数量2048个，那么网卡数量1024个。
②交换机数量计算
以网卡数量来计算交换机数量。使用NVDIA MQM9700系列交换机，每台交换机共计64个400G端口。网络收敛比1：1。
交换机数量：用1024÷32=32，计算出Leaf交换机数量；32÷2=16，计算出Spine交换机数量，总计48台。
③光模块数量计算
如果全部使用400G光模块互联：48*64+1024=4096个。
如果交换机互联用的400G光模块：32x32+64*16=2048个；交换机和网卡互联使用400G AOC:1024条。
深圳市大成鹏通信有限公司目前正在研发适用于AI算力计算的800G产品，届时将形成200G~800G AI/HPC算力光模块解决方案，完美兼容Infiniband设备，替代原装光模块、AOC、DAC！
