在上期，我们提到，对于AI计算服务器的组网需求，实际上是需要解决三个问题：
- 云业务网络通道，包括用户登录各台DGX A100主机操作系统，云平台管理各台宿主机（Underlay）、虚拟机或容器（Overlay或Underlay）之间的互访；
- GPU到专用的高性能存储之间的互访通道；
- 多块训练型GPU的跨节点互访。
对小H这个对吃和玩更感兴趣的调皮孩子而言，这几个问题好像有点难，所以小H暂且挂起这个问题，跑出去玩几天找找灵感。
那么，小H最近又跑到哪里玩了呢？
原来，小H跑去了哈尔滨旅游，而且还被忽悠去了滑雪场，在经过教练半天的指导后，小H觉得滑雪很简单，就自行去了高级道。
由于高级道的坡度比较陡，小H发现无论如何都减不下速度，眼看前面有个弯……小H突然想到了《王者荣耀》里面孙尚香的核心技能，也就是翻跟斗。
与游戏里面不同的是，小H滚翻以后，雪板飞出去了，一直飞到护栏外面，也就是成为了开局就挂了而且爆装备的玩家。
工作人员把小H劝退了，告诉小H:
“这里是高级道，你看看自己啥水平，去该去的雪道吧！”
方老师听说了小H的光辉事迹，并没有嘲笑小H，而是引导了一下：
你想一想，云管理与业务的通道，和大规模数据交换的通道，差异在什么地方呢？
小H还是一时没想出来。
原来，AI训练场景下，其实与较为传统的HPC类似，存在管理网络，计算网络和存储网络。
管理网络用于调度分配计算任务，以及云计算平台租户面部署的前端，后端和数据库之间的互访。这部分一般数据流量不大，一般在Gbps级别，允许较高的网络收敛比。
计算网络涉及到GPU卡间的高速GPU direct over RDMA数据交换，任何丢包都会造成效率严重下降，也就是需要所谓的无阻塞交换（non-blocking switch)。
存储网络在AI学习中不是必须独立的，可以和业务网络公用，对于使用gluster fs 或lustre fs等大型分布式文件系统的用户而言，也可以增加专用的支持RDMA的网络，提升存储访问效率。
基于这三个原则，我们就可以设计AI大平台训练的网络了。
首先我们解决最容易的问题：实现云业务网络通道。
如图，由于DGX A100的业务网卡为100GE QSFP28，我们需要用支持QSPF28 （Serdes 25G）的TD3 芯片的交换机，如32口100G。
在大规模组网的情况下，每台32口100G交换机可以使用28个100G作为下行，4个100G作为上行，或24个100G作为下行，8个100G作为上行。此种组网的收敛比分别为1:7/1:3。
特别的，对连接云外网络，可以经过专用的外网区。
这样，每组两台32G 100G交换机可以连接24台DGX A100，核心层使用128口100G交换机，8台可连接60组以上的接入层，可容纳的DGX A100台数可达1200台以上。如果集群的数量进一步增加，还可以将网络扩展到三层网络，实现10000台以上的集群。
但对于计算网络的实现，我们需要在更严苛的约束下，解决更多的问题……
