AMD: Analyse von RoCE-Netzwerkverkehrsmustern beim Training großer Sprachmodelle

AMD hat eine vergleichende Analyse der Netzwerkverkehrsmuster veröffentlicht, die beim Training von vier großen Sprachmodellen in Scale-out-GPU-Clustern entstehen. Die Studie umfasst GPT-4, Llama 3, DeepSeek-V2 und Grok 4.0 und bietet Ingenieuren konkrete Orientierung beim Entwurf moderner KI-Infrastruktur.

Was ist RoCE und warum ist es für verteiltes Training entscheidend?

RoCE (RDMA over Converged Ethernet) ermöglicht die direkte Speicher-zu-Speicher-Kommunikation zwischen GPU-Knoten — ohne CPU-Beteiligung. Das Ergebnis ist eine deutlich niedrigere Latenz und höhere Bandbreite gegenüber klassischen TCP/IP-Stacks. Genau diese Eigenschaft macht RoCE zum Standard für Hochleistungs-KI-Cluster, in denen Hunderte oder Tausende von GPUs kontinuierlich Gradienten und Aktivierungen austauschen müssen.

Unterschiedliche Modelle, unterschiedliche Verkehrsmuster

Die Analyse zeigt, dass GPT-4, Llama 3, DeepSeek-V2 und Grok 4.0 beim Training grundlegend verschiedene Netzwerkprofile erzeugen. Architekturelle Unterschiede — wie die Anzahl der Attention-Heads, die Batch-Größe und die Parallelisierungsstrategie — beeinflussen direkt, wie viel Datenverkehr in welchen Bursts und mit welcher Latenzverteilung das Netzwerk bewältigen muss. Ein einheitliches Cluster-Design, das „für alle funktioniert”, existiert nicht; jedes Modell stellt andere Anforderungen an Switch-Topologie, Puffergrößen und QoS-Richtlinien.

AMDs strategische Position in der KI-Infrastruktur

Mit dieser Studie positioniert AMD seine Instinct-Beschleuniger als technisch fundierte Alternative zur NVIDIA-Infrastruktur. Konkrete Daten zu Verkehrsmustern ermöglichen es Ingenieuren, die Netzwerkschicht für das ROCm-Ökosystem ebenso präzise zu optimieren wie für CUDA-basierte Cluster. Die Studie richtet sich an Cloud-Anbieter, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die private KI-Trainingscluster aufbauen und eine größere Hardwareunabhängigkeit anstreben.