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Three-torus
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据报道，Google正在为未来的TPU开发六维环面（6D Torus），以增强互连
据报道，Google正在为其Tensor Processing Unit（TPU）互连拓扑进行演进，为未来的TPUv9t等模型从三维环面（3D Torus）转向六维环面（6D Torus）。这种由SemiAnalysis详细介绍的新架构旨在减少通信跳数（hops）并提高双isection带宽，尽管它需要更多的光学器件。Google还为推理专用芯片引入了Boardfly拓扑，同时为TPUv8t等训练专用芯片保留了三维环面。
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研究发现无交换机网络在MoE LLM服务方面更具成本效益
一篇新论文分析了用于混合专家（MoE）大型语言模型（LLM）服务的网络拓扑，发现低成本的无交换机网络比昂贵的横向扩展基础设施更具成本效益。研究表明，降低当前横向扩展网络中的链路带宽可以将成本效益提高高达27%。研究建议，无交换机拓扑，特别是3D全网状结构，提供了更优的性能-成本权衡，并且这种优势有望随着未来GPU的迭代而持续。