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乘云向未來 | 算力基礎設施護航業務平穩上云實踐

云計算
11月10日-24日,“乘云·向未來”火山引擎公共云·城市分享會先后走進北京、上海、深圳,會上火山引擎以“算力基礎設施護航業務平穩上云實踐”為題,分享了火山引擎算力基礎設施在高性能計算和存儲集群、云原生和計算協同調度、資源池化和在離線融合等方面的優勢,為企業業務平穩上云保駕護航。

數字時代,云始終是企業實現數字化轉型和增長的關鍵底座。隨著新一輪公共云競爭的日漸火熱,新的基于算力和基礎設施的需求蓬勃生長。在這場上云熱潮中,什么樣的基礎設施產品能夠打出優勢,競得一方“云上天空”?

11月10日-24日,“乘云·向未來”火山引擎公共云·城市分享會先后走進北京、上海、深圳,會上火山引擎以“算力基礎設施護航業務平穩上云實踐”為題,分享了火山引擎算力基礎設施在高性能計算和存儲集群、云原生和計算協同調度、資源池化和在離線融合等方面的優勢,為企業業務平穩上云保駕護航。

以下為演講實錄:

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從字節跳動內部業務演變看底層技術演進

一直以來,火山引擎都在認真做“云”。

作為云計算的“后來者”,火山引擎篤定“幫助客戶做業務和客戶的增長是很重要的事情”。在2021年底,火山引擎正式發布了云產品。從那時起,CPU、GPU等算力的大規模增長及配套存儲規模的提升,成為火山引擎基礎設施產品發展的“第一要義”。

回顧歷史,2003年到2010年期間,基礎網絡連接速度為10G。隨著AI的發展,如今的基礎網絡速度已經達到了200G甚至400G。這種增長無疑是驚人的。面對網絡的“提速”,為了更好地服務客戶,火山引擎始終在努力提煉和優化自身能力。

在過去的五六年里,火山引擎進行了大規模的服務器部署和深度系統建設,在IT成本、硬件服務器成本和運營成本等方面進行了系統、全面的優化。例如,在上百萬臺服務器上進行了強大的供應鏈備貨和組裝,并建立了硬件優化體系。這使得火山引擎的供應體系和硬件測試優化能力都達到了極致——無論是云服務器、GPU服務器、彈性裸金屬,都打出了性價比優勢。

基于這樣的先發優勢,火山引擎在內部和外部都采用了云原生架構,使得整個系統實現了同步和較高利用率。在這基礎之上,通過內外復用技術提高資源利用率,從而實現優化運行。如此一來,在冷啟動階段,火山引擎便處于行業領先水平。

幾年間,經過三代架構演進和大規模內部實踐,火山引擎有了非常大的進步。在資源覆蓋方面,公有云產品已經服務到了華北、華東、華南、東南亞等地區,基于性價比優勢和安全合規的基礎設施,與字節跳動業務等進行了深度融合。

而在這過程中,每一步的復制都不是簡單的“復制粘貼”,火山引擎要做的,是回歸到提高區域內的使用率和售賣率的目標上來。在滿足客戶需求的同時,也錘煉自身強勁的競爭力。

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算力基礎設施進化之道

算力基礎設施具有系統工程優化、大規模訓練和推理優化、全天候技術支持、供應鏈穩定等特性。這些特性雖然在大體上相似,但每家供應商都有其獨特點。其中,供應鏈的穩定性是提升競爭力的關鍵要素之一。

當前,人工智能技術的推動,以及由此產生的對高性能計算和存儲能力的需求,使得整個供應鏈的不穩定性有所增加。因此,風險管理和對風險的容忍度成了至關重要的因素。

要應對這種不確定性,算力基礎設施需要支持各種不同體系架構的高性能算力單元,保持集群的穩定運行是一項極其重要的任務。我們現在所使用的機器,每臺都配備了兩顆CPU、8張GPU卡、4-8張網卡,這比傳統的服務器復雜度要高出一個數量級甚至更多。

正是這種硬件配置的復雜性,導致整個系統故障率是傳統CPU的10倍以上。當一個集群擁有上千張甚至上萬張GPU時候,故障的影響范圍將以指數形式增長。因此,如何確保百卡、千卡和萬卡規模的集群能夠長期穩定運行,成為了亟待解決的問題。

為了解決這一難題,火山引擎提出進行硬件的冷遷移。當發生故障時,可以保留現場,將狀態存儲在云端,并快速進行機器的冷遷移。這種做法能夠最大限度地優化加載和存儲過程。此外,還可以對網絡進行實時監控,包括對GPU故障碼進行區分等,都是有效措施。

從汽車行業和制造行業應用居多的算力組網來看,行業需要處理的數據往往是多模態的,因此除了對算力有高要求外,在存儲和帶寬方面需求也隨之升高。為了更好地監控網絡性能,火山引擎提供了毫秒級的網絡監控能力。200G的網絡和400G的網絡在數據傳輸過程中可能會出現峰值突發的情況,這種情況會持續1至2秒。而毫秒級的監控能夠有效解決這一難題。

對于萬卡規模的集群,火山引擎采用了三層架構的設計。通過使用自主研發的優勢,盡量消除了在計算方面可能出現的問題。同時,火山引擎在集群上掛載了400個存儲節點,運行文件系統的集群可以很好地提供存儲和帶寬能力。

針對存儲需求較高的任務,火山引擎在底層構建了獨立的存儲系統;而對于那些對性能要求較高且計算較為簡單的任務,火山引擎提供了更優化的方案——通過使用GPU本地盤以及后端緩存分離的技術實現分布式緩存架構。這種方法對于容量不大但帶寬需求較大的任務,可以提供性價比更高的解決方案。

總體而言,充分利用這些算力資源是AI開發體系中的關鍵所在。在訓練過程中,不同的任務可能需要從幾十卡到數千卡的不同計算資源。如果能夠通過云原生的能力將這些任務融合在一起,并將底層資源利用到最佳狀態,那么整個資源的利用率將會更加高效。

在此過程中,值得一提的是火山引擎自研的DPU卡。從2018年開始研發的DPU,至今已經可以實現幾千萬pps的性能,能夠完整地將虛擬化和存儲網絡能力卸載到卡上來,增強虛擬化的同時,很好地解決實際問題。

目前,火山引擎所有的GPU都已實現統一配置,并且接入到云上,以便實現更好的彈性。

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靈活組網撬動云上增長杠桿

除了算力資源之外,火山引擎在網絡服務方面也取得了較好的進展。從功能上看,火山引擎公共云面向企業全面上云的網絡需求,能夠提供形態完整的網絡服務,幫助企業靈活組網,構建符合企業要求的高效、可控、合規的云上網絡環境。

同時,火山引擎將致力于實現異構機密可信,以及解決授信問題等技術挑戰,真正做到“將復雜的問題留給火山引擎,將更好的服務帶給客戶”。

責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO技術棧
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