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在AI技术的应用过程中，各个企业都在寻找能够更好支撑高性能计算的基础网络解决方案。在《数据中心基础网络架构最佳实践及未来发展趋势》这篇文章中，我分享了如何设计一个稳定可靠的数据中心网络，下面我们再来探讨支撑AI应用的高性能无损网络应该如何设计。
前面提到大数据、计算力、算法等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段，而这些技术的实现对网络的低时延、无丢包、高性能这三个方面提出更高要求。
高性能和无丢包比较好理解，就是指网络带宽性能的提升以及网络中不存在拥塞导致的丢包。产生时延的环节较多，要实现端到端的低时延，需要多角度分析：
其中，光电传输时延和数据串行时延相对较小，且很难通过架构设计来优化，我们应重点关注主机处理时延和设备转发时延。在各大企业积极寻求的高性能计算方案中，基于以太网的RDMA（Remote Direct Memory Access）凭借其高性能和低成本优势逐渐取代InfiniBand而成为主流技术。RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）技术基于UDP协议，对于建设支撑AI应用的高性能无损以太网络变得尤为重要。
结合设备转发层面的时延优化手段，高性能无损网络的实现取决于两个要素：
无带宽收敛（1:1）的网络架构设计
基于PFC（Priority-Based Flow Control）和ECN（explicit congestion notification）功能的优先队列管理和拥塞管理
综上，AI集群高性能计算和网络方案实践思路如下图所示：
在这里，我以25G网络为例，结合业界主流产品形态，分享AI网络架构设计和实现思路。
主要设计理念：
让核心设备全线速高性能转发，核心之间不互联，采用Fabric架构，隔离核心故障，最大程度降低核心故障的影响；
让三层路由组网，通过ECMP提高冗余度，降低故障风险；
让TOR上下行收敛比严格实现1:1，通过提高核心设备接口密度扩展单集群服务器规模；
让应用PFC+ECN功能，实现低延时无损网络。
网络架构设计：
1.中小型（集群规模1000台）
▲ 架构设计
架构特性：
每台TOR采用8*100GE上联8台32口100G BOX交换机，OSPF/BGP组网
适用集群规模1000台
每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1 ，集群带宽25Tbps
2.中型（集群规模2000台）
▲ 架构设计
架构特性：
每台TOR采用8*100GE上联8台64口100G BOX，OSPF/BGP组网
适用集群规模2000台
每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1 ，集群带宽50Tbps
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