Baya Systems如何提升Tenstorrent AI Fabric性能

引言

AI Fabric架构基础原理

AI Fabric相当于现代计算架构的神经系统，负责协调数千个处理核心和存储单元之间的数据移动。传统Fabric设计往往在AI模型变得更大更复杂时成为瓶颈，因为这些模型需要大量数据在计算单元之间无缝流动。挑战在于在保持高带宽的同时最小化延迟和功耗。

Tenstorrent已经在业界以领先的AI Fabric技术而闻名，与Baya Systems的合作进一步推动了性能边界。这种合作展示了专用Fabric IP如何增强即使是最复杂的内部设计，挑战了定制解决方案总是优于现成替代方案的传统观念。

图1：通过Baya Systems集成实现的全面性能改进，显示吞吐量提升高达66%，延迟降低75%，线路效率提高15%，硅面积减少50%。

这些结果充分说明了这种合作的变革潜力。通过精心的架构优化和创新设计技术，增强的Fabric在每个关键性能指标上都实现了实质性改进，同时减少了资源需求。

驱动性能的核心架构创新

这些显著改进的基础在于几个关键架构创新，这些创新解决了传统Fabric设计中的根本限制。队头阻塞是网络Fabric设计中最重大的挑战之一，当队列前端的数据包阻止其他数据包独立进行时就会发生这种情况。Baya的虚拟输出队列解决方案通过根据目的地分离数据包来优雅地解决这个问题，确保一个端口的拥塞不会影响到其他未拥塞目的地的流量。

加权服务质量代表另一个重要进步，为在整个网络中平衡性能和公平性提供了复杂的框架。与可能惩罚远程发送器的简单仲裁方案不同，加权QoS确保所有流量根据分配的优先级按比例接收资源，无论在Fabric中的物理距离如何。

图2：集成到Baya Fabric设计中的广泛基础设施功能，包括可靠性、可用性和可维护性能力、性能监控系统、灵活的时钟和电源管理以及全面的重置选项。

先进的拥塞管理技术通过根据实时网络条件动态调整流量来使Fabric能够在接近理论最大容量的情况下运行。这种智能方法防止瓶颈在整个系统中传播，同时在所有Fabric组件中保持最佳资源利用率。

通过智能设计优化性能

架构创新通过精心实施经过验证的网络原理转化为可测量的性能增益。灵活的消息帧和交错能力允许Fabric最大化线路利用效率，与传统设计相比，每根线路实现15%的更高吞吐量。这种改进源于智能数据包分段和调度算法，最小化空闲周期并优化数据传输模式。

图3：具体的架构创新，包括加权带宽分配、动态QoS调节、拥塞控制机制、具有优先级仲裁的路径隔离、可扩展多播能力和增强的交错技术。

这些优化的组合产生协同效应，其中单个改进复合产生令人印象深刻的66%峰值性能增长。更重要的是，这些增益是在减少硅面积和功耗的同时实现的，证明性能和效率不必是相互排斥的设计目标。

实际性能验证

这些改进的实际验证通过使用实际AI工作负载的综合测试来实现，包括大型语言模型训练场景。使用Llama70B轨迹的性能仿真展示了增强的Fabric如何消除之前限制计算吞吐量的网络瓶颈。

图4：比较了有无加权QoS实施的网络公平性，显示Baya的方法如何在整个Fabric中实现更均匀的资源分配。

在这些真实场景中消除背压证明Fabric不再代表AI计算管道中的限制因素。这种从瓶颈到推动器的转变代表了AI系统如何扩展以满足日益苛刻的计算需求的根本转变。

图5：性能增强数据，显示通过VOQ实施的带宽改进以及Baya交错传输能力的好处。

这些改进超越了原始性能指标，涵盖了更广泛的系统好处，包括降低总拥有成本、通过先进监控能力增强可靠性，以及通过Chiplet就绪模块化设计原理实现未来保障。

图6：在Baya Fabric上运行的Llama70B/T3K轨迹的实际性能仿真结果，展现了最小背压和最佳资源利用率。

Tenstorrent和Baya Systems之间的合作说明了专用Fabric技术如何提升即使是最先进的定制设计，证明创新的现成解决方案可以超越专有替代方案的性能，同时减少开发复杂性和上市时间压力。通过这种合作，两家公司展示了如何通过结合各自的专业知识来实现超越单独工作所能达到的性能水平。

参考文献

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