基于单层 Leaf 架构的 32 节点 NVIDIA H100 集群的设计与验证
作 者：
管鹏
摘 要：
文章针对基于 NVIDIA H100 的 32 节点 GPU 集群在通信效率与容错性方面的挑战，提出了一种基于单层架构（Leaf 架构）的优化设计方案。通过深度融合 RoCE v2 技术与 GPUDirect RDMA 技术，显著降低了通信开销，将集群端到端延迟优化至 1.8μs，并提升带宽利用率达 23%。同时，创新性地结合冷备策略与智能动态任务调度机制，在保障高可用性的前提下，将故障恢复时间缩短至 15 秒，并显著降低了资源闲置率。在 BERT 和 GPT-3 等大规模模型训练场景下的实验表明，该方案在通信性能、资源利用率和系统鲁棒性方面均显著优于传统脊叶架构，为中等规模深度学习集群提供了一种高性价比、高能效的组网及容错解决方案。
来 源：
《信息产业报道》 2025-08