計算接口高速化
　　阿姆達(dá)爾定律（Amdahl's lesser known law）表明：并行計算中，每1MHz的CPU最大能產(chǎn)生1Mbit/s的IO。因此，一臺有32核2.5GHz的CPU的服務(wù)器，則需要配置100Gb/s的網(wǎng)卡，才能將計算性能充分發(fā)揮出來。服務(wù)器上行對接100GE接入，400GE核心轉(zhuǎn)發(fā)成為越來越清晰的主流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
　　計算能力并行化　　

　　并行化是解決應(yīng)用性能擴(kuò)展的成功實(shí)踐。隨著用戶數(shù)和數(shù)據(jù)規(guī)模增大，并行化程度越來越高。據(jù)Facebook統(tǒng)計【2】，用戶在朋友圈一個“點(diǎn)贊”動作，會發(fā)起到數(shù)據(jù)中心1KB的HTTP請求，在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，則放大為930KB的并行操作，包括88次Cache查找（648KB），35次數(shù)據(jù)庫查找（25.6KB）和392次后端RPC調(diào)用（257KB）。計算并行化，使得DCN內(nèi)部流量（東西向）千倍增大，加劇網(wǎng)絡(luò)擁塞，增加了通信時間，降低計算效率，智能無損網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，是大勢所趨。
　　計算資源虛擬化

　　1998年，Greene（VMWARE創(chuàng)始人）等發(fā)明了服務(wù)器虛擬化技術(shù)，通過把一個物理服務(wù)器虛擬為多個虛擬機(jī)，將計算資源的平均利用率從10%提升到30%；而近幾年新興的容器技術(shù)（如Docker，Kata，Unikernel），通過更輕量化的虛擬層技術(shù)，進(jìn)一步提升計算資源的利用率。計算虛擬化帶來的動態(tài)性，徹底改變了人管理網(wǎng)絡(luò)的方式，驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)邁向自動駕駛。

　　計算領(lǐng)域的三大方向，引領(lǐng)DCN發(fā)展趨勢，向400G智能無損的自動駕駛網(wǎng)絡(luò)邁進(jìn)。

　　處理器多核化以及AI處理器的普及， IO帶寬需求大幅增加。總線技術(shù)的發(fā)展，部分緩解了計算的IO瓶頸。2020年，PCIe 4.0@16GT/s開始商用，IO帶寬達(dá)到50G~100G/200G；2021年，PCIe5.0@32GT/s芯片也將發(fā)布，IO帶寬達(dá)到100G~400G。

　　網(wǎng)卡的速率成為提升IO能力的又一關(guān)鍵。網(wǎng)卡從10GE演進(jìn)到25GE，并快速推進(jìn)到100GE。配置100GE網(wǎng)卡的服務(wù)器在2020年快速起量，成為主流。根據(jù)分析師機(jī)構(gòu)CREHAN的預(yù)測，在2020年， 100GE網(wǎng)卡的發(fā)貨量將超越50GE網(wǎng)卡，成為業(yè)界對25GE網(wǎng)卡下一代的選擇；

　　基于成本、功耗和生態(tài)考慮，DCN或?qū)⑻�過200G，直接演進(jìn)到400G。從歷史實(shí)踐看，服務(wù)器網(wǎng)卡和網(wǎng)絡(luò)速率之比為1:4，即25G網(wǎng)卡對應(yīng)100G網(wǎng)絡(luò)，100G網(wǎng)卡對應(yīng)400G網(wǎng)絡(luò)；從光模塊架構(gòu)看，200G和400G都采用4-lane架構(gòu)，PAM4調(diào)制方式，成本和功耗趨同，導(dǎo)致400G每比特成本相比200G降低一倍；從光模塊生態(tài)看，400G模塊種類豐富，給客戶更多的選擇；目前，200G的模塊種類只有100m SR4和2km FR4兩種；400G的模塊種類達(dá)到了5種，涵蓋100m、500m和2km。

　　華為在2019年初已經(jīng)發(fā)布了業(yè)界首款面向AI時代的數(shù)據(jù)中心交換機(jī)CloudEngine 16800，支持業(yè)界最高密度的48*400GE端口/每槽位，業(yè)界的5倍，為100G服務(wù)器接入，400G數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)做好了充分的準(zhǔn)備。

　　隨著計算規(guī)模增大，通信占比持續(xù)增大，抵消了規(guī)模增長帶來的收益，造成集群性能的負(fù)增長。如圖所示【3】，Netflix的分布式電影評分推薦系統(tǒng)中，當(dāng)計算規(guī)模達(dá)到90臺，出現(xiàn)拐點(diǎn)，計算效率不升反降。

　　為了降低通信占比，降低應(yīng)用等待時間，增大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，無損網(wǎng)絡(luò)是必經(jīng)之路。

　　在10G網(wǎng)卡時代，一般采用這種方式，即網(wǎng)絡(luò)可以在擁塞時丟包，在協(xié)議層進(jìn)行補(bǔ)救，如在TCP協(xié)議上部署重傳機(jī)制，在發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)丟包后，進(jìn)行重傳。

　　進(jìn)入到25G/100G網(wǎng)卡時代， 采用網(wǎng)卡硬化協(xié)議棧，解決對CPU的消耗。為了硬化協(xié)議棧，只能簡化協(xié)議，從而依賴無損網(wǎng)絡(luò)。據(jù)測算，要吞吐25G~100G的數(shù)據(jù)，要消耗服務(wù)器10%~30%左右的CPU；為了解決此問題，需要在智能網(wǎng)卡上硬化協(xié)議，硬化帶來的好處是高性能，但也會喪失協(xié)議的靈活性。業(yè)界采用RDMA協(xié)議，替代復(fù)雜的TCP, 便于網(wǎng)卡的硬化。RDMA協(xié)議對丟包極其敏感，2%的丟包就會造成網(wǎng)絡(luò)有效吞吐降到0。所以，無損網(wǎng)絡(luò)成為DCN的基本特征。

　　從TCP誕生之初，是為Internet設(shè)計的，考慮的是低速的，長距（數(shù)百公里）的網(wǎng)絡(luò)，圍繞流量控制技術(shù)，出現(xiàn)了大量的創(chuàng)新。在進(jìn)入到400G DCN時代，環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，從Internet的慢速鏈路到DCN 400G高速鏈路， 從數(shù)百公里的長距Internet到百米的DCN網(wǎng)絡(luò)，從全互聯(lián)的流量模型到Incast突發(fā)流量模型， TCP已經(jīng)不能適用這種變化，需要對流量控制技術(shù)在協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)上重新定義，RDMA協(xié)議替代TCP，將成為必然。

　　擁塞控制，是通過網(wǎng)絡(luò)和端點(diǎn)協(xié)作，控制入網(wǎng)流量速率，使得入網(wǎng)流量和網(wǎng)絡(luò)帶寬匹配，滿而不溢。網(wǎng)絡(luò)擁塞通知的準(zhǔn)確性，對網(wǎng)絡(luò)利用率影響很大。過早擁塞通知，將導(dǎo)致計算側(cè)過度減速，網(wǎng)絡(luò)利用率低。過晚擁塞通知，將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過載，導(dǎo)致丟包。通過AI算法，預(yù)測流量模型，準(zhǔn)確的通知計算側(cè)，控制入網(wǎng)流量。

　　更進(jìn)一步，網(wǎng)絡(luò)基于準(zhǔn)確的活躍流統(tǒng)計，為每條流分配合適的速率，避免計算節(jié)點(diǎn)之間探測式發(fā)送，減少突發(fā)，從而減少網(wǎng)絡(luò)的抖動。這種基于Credit的擁塞機(jī)制，特別適合存儲等低抖動網(wǎng)絡(luò)上。

　　在并行計算中， 存在木桶效應(yīng)，即最長完成的流，決定整個任務(wù)的完成時間。所以，對不同的流進(jìn)行差異化的調(diào)度，降低整個任務(wù)的完成時間。在關(guān)鍵流或者co-flow識別上， AI算法，可以發(fā)揮出重要的作用。

　　在大規(guī)模并行計算場景下，讓網(wǎng)絡(luò)深度參與到計算通信過程中，從而減少通信量和時間，提升應(yīng)用性能，稱為在網(wǎng)計算。

　　我們知道，并行計算下，多端點(diǎn)之間的通信是全互聯(lián)的關(guān)系，通信量存在N平方問題。造成隨著計算規(guī)模增大，計算性能下降，在網(wǎng)計算的思路是把網(wǎng)絡(luò)作為中間節(jié)點(diǎn)，參與到計算參數(shù)過程中，即把部分計算的功能部署到網(wǎng)絡(luò)上。這樣，通信的復(fù)雜度從O（2（n-1））降為O（1）；也就是消除計算規(guī)模增大的性能拐點(diǎn)。

　　在網(wǎng)計算，需要通信層和網(wǎng)絡(luò)協(xié)作，主流的并行計算通信層包括MPI和NCCL兩種，所以網(wǎng)絡(luò)也需要分別適配這兩種通信層。

　　華為提出業(yè)界首創(chuàng)的智能無損DCN，基于內(nèi)置的AI芯片和智能無損的iLossless調(diào)度算法，重定義流量控制技術(shù)，重分布網(wǎng)絡(luò)計算功能， 100%釋放算力。作為業(yè)界唯一的0丟包的以太網(wǎng)，經(jīng)過第三方Tolly的權(quán)威認(rèn)證，在計算和存儲場景，要比業(yè)界其他廠商的交換機(jī)提升30%的應(yīng)用性能。

　　傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)以天計的變更頻度，讓管理員有充裕的時間進(jìn)行檢查。但SDN以分鐘計的高頻變更，讓一個小小的配置錯誤，都放大數(shù)百倍，成為潛在的隱患。據(jù)谷歌披露【4】，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中68%的故障是由于網(wǎng)絡(luò)變更造成的。網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證技術(shù)，在配置生效前，校驗(yàn)配置面的錯誤、沖突以及數(shù)據(jù)面的環(huán)路和黑洞等，可提前消除配置風(fēng)險。

　　當(dāng)網(wǎng)絡(luò)瞬息萬變，傳統(tǒng)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維方式都將失效。如何在幾分鐘之內(nèi)，完成故障檢測，定位和恢復(fù)，成為核心需求。

　　智能運(yùn)維，基于海量數(shù)據(jù)采集和AI預(yù)測算法，提前預(yù)測故障，像扁鵲大哥一樣，在病情發(fā)作前，提前發(fā)現(xiàn)，并下藥鏟除。當(dāng)故障發(fā)生時， 采用融入專家經(jīng)驗(yàn)的知識圖譜， 撥開各種表面現(xiàn)象，找到根因，為故障恢復(fù)提供依據(jù)。

　　自動駕駛網(wǎng)絡(luò)，除了部署和運(yùn)維的自動化，還包括規(guī)劃自動化，建設(shè)自動化和網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)化，即“規(guī)建維優(yōu)”全生命周期自動化。

　　如自動駕駛汽車，自動駕駛網(wǎng)絡(luò)根據(jù)自動化程度也分為5級，華為CloudFabric數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的自動駕駛能力已經(jīng)演進(jìn)到L3級，即釋放運(yùn)維人員的手。未來會走向L4高度自治和L5完全自治網(wǎng)絡(luò)，釋放運(yùn)維人員的眼和腦。走向L5的自動駕駛，還有很長的路要走，需要業(yè)界同仁的共同努力。

　　無論是智能無損還是自動駕駛網(wǎng)絡(luò)，它的最終實(shí)現(xiàn)和落地離不開AI技術(shù)應(yīng)用。沒有AI算法的支撐，自動駕駛網(wǎng)絡(luò)和智能無損將是空中樓閣。AI算法在語音、語言處理、圖像等領(lǐng)域獲得了巨大的成功，將AI技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，也將使得網(wǎng)絡(luò)煥發(fā)青春。

　　如下圖所示， 在識別、預(yù)測、調(diào)優(yōu)和質(zhì)量評估等方面， 學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都投入了巨大的研究熱情，也初顯成效。

　　華為正在攜手學(xué)術(shù)界和工業(yè)界， 持續(xù)挖掘AI能力， 和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)充分結(jié)合，持續(xù)提升計算效率，一起邁向全新的DCN時代。