AI加速器分布式通信优化方法是什么？

(1)计算和通信的重叠。传统的计算和通信是串行的，即先做完梯度计算、再做 梯度通信，我们的第一个优化工作是将计算和通信重叠起来，尽量减少通信的开销。 (2)去中心化梯度协商。传统分布式梯度协商方式是根节点和所有节点都协商， 因此根节点的负担会随着节点数增加而大幅升高。而我们采取的去中心化的梯度协商 方式，将大规模下梯度协商的复杂度降低了一个数量级。 (3)梯度压缩。将要传输的梯度从 FP32 压缩到 FP16，并建立了相应的数据缩放 机制，从而防止精度损失。 (4)分级通信优化。传统的环形通信方式是将所有节点上的 GPU 形成一个大环， 致使其整体性能在以太网的通信上受到限制。我们做了分级通信的优化，首先在节点 内部的 GPU 上做一级规约通信，每个节点都规约到一块 GPU 上，然后每个节点的这个 GPU 再做二级规约通信。这样一方面减少了以太网上传输的数据量，另一方面通过流水 线将节点内部的规约通信和节点之间的规约通信重叠起来，减少了整体通信时间。

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