Broadcom DNX：降低AI/ML集群作业完成时间

目录

🌟 简介

🧩 架构概述

🔍 分布式分解式底盘架构简介

🔬 应用于AI和ML网络

💡 核心交换组件

🌐 Trident产品系列

💻 Tomahawk产品系列

📡 Jericho和DNX产品线

🤖 DNX技术深入解析

🏗 Jericho和Ramon设备概述

🌈 Qumran优化设备介绍

🎯 DNX技术在AI/ML网络中的应用

🚀 网络性能优化

⚡ 非阻塞交换技术

📶 缓冲技术与无丢包保证

📊 大规模排队与路由表支持

🔄 自动冗余与保护机制

🔧 DNX技术应用实例

🎚 DDC架构详解

🛠 Jericho 2和Ramon设备介绍

🔢 Jericho 3和Ramon 3即将到来

📶 网络横向扩展与优化方案

📈 性能评估与比较

📉 传统网络与DNX网络性能对比

📊 负载均衡与拥塞控制效果分析

📚 进一步阅读

📄 中国电信白皮书链接

📰 Broadcom技术博客文章链接

分布式分解式底盘架构简介

今天我将谈论分布式分解式底盘架构（DDC），以及它如何与人工智能（AI）和机器学习（ML）网络相适配。首先，让我们从我们的法务部门发来的一则声明开始。现在，让我们深入了解。

在核心交换组件中，我们有三个产品系列：Trident、Tomahawk和Jericho和DNX产品线。每个系列都针对不同的市场优化。Trident更适合企业市场，Tomahawk则更适用于超大规模数据中心市场，而Jericho和DNX产品线则更适合服务提供商市场。

DNX技术支持两种架构：分布式底盘架构和集中式架构。其中，分布式底盘架构拥有两个品牌：Jericho处理器设备和Ramon传输设备。这两种架构可以根据应用需求进行优化，称为Qumran。本文主要讨论Jericho和Ramon设备在AI/ML网络中的应用。

在AI/ML网络中，我们面临着许多挑战。网络性能的优化至关重要，特别是在降低作业完成时间和保持低延迟方面。我们的设备具有许多功能和优势，其中包括非阻塞交换、缓冲技术和大规模排队系统等。此外，我们的网络技术支持自动冗余和保护机制，以及灵活的架构扩展方案。

网络要求的主要方面包括：降低作业完成时间、高网络利用率和流量均衡。然而，在传统网络中存在着一些问题，例如流量不均衡和拥塞导致的性能下降。而我们的DDC技术可以有效解决这些问题，提供完美的流量均衡和拥塞控制，从而优化AI/ML网络的性能。

Jericho和Ramon设备概述

Jericho和Ramon设备是DNX技术的核心组成部分。Jericho处理器设备负责数据包处理和路由功能，而Ramon传输设备负责数据包的传输和交换。它们共同构成了我们的分布式分解式底盘架构，为AI/ML网络提供了高性能和可靠性。

Jericho和Ramon设备基于相同的架构，但针对不同的应用场景进行了优化。它们可以灵活地组合和配置，以满足各种网络需求。目前，Jericho 2和Ramon设备已经投入使用，并且正在不断演进和优化。下一代的Jericho 3和Ramon 3设备即将推出，将进一步提升网络性能和扩展能力。

DDC架构详解

DDC架构是一种创新的网络架构，适用于AI/ML等应用场景。它将传统的底盘架构分解为线卡和传输卡，实现了更灵活的部署和扩展。通过组合不同类型的设备，用户可以构建适用于不同规模和性能要求的网络环境。

在DDC架构中，Jericho设备和Ramon设备共同构成了一个大规模的路由域，实现了从任何GPU到任何GPU的单跳网络连接。这种设计能够最大程度地减少网络延迟，并实现全局的负载均衡和流量控制。

性能评估与比较

经过测试和评估，我们发现采用DDC架构的网络在作业完成时间方面具有明显优势。与传统网络相比，DDC网络能够节省高达30%的时间，并提供更稳定和可靠的性能。

**DDC网络