新晋IEEE Fellow给字节跳动设计这样一张网！

今年

数据通信领域喜报连连

先有Nick大神荣获Bell Medal

然后研发IPv6路由的张老师喜提院士

上月最新IEEE Fellow评选揭晓字节跳动

郭传雄因对数据中心网络设计的贡献而获选

IEEE Fellow，即为 IEEE 会士，是 IEEE 最高等级会员，是 IEEE 授予成员的最高荣誉，在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就。当选人需要对工程科学与技术的进步或应用做出重大贡献，为社会带来重大价值。当选人数不超过 IEEE 当年会员总数的 0.1%。

郭大神当年在微软时

就专注于RDMA成绩斐然

一作论文也算是扬名立万之作

加入字节跳动

负责人工智能实验室后

ML系统依然离不开RDMA的加持

RDMA相对TCP

有更好的响应速度

目前基于以太网的部署

普遍基于RoCEv2和无损以太

无损交换机落地，但有人膨胀了

RDMA网络的部署

可以降低CPU的资源消耗

有个关键的命门就是RDMA网卡

精雕细琢RDMA

字节跳动目的只有一个

为DNN训练提供最佳网络环境

字节目前推出开源

分布式训练框架BytePS

号称性能远超过现有的开源代码

BytePS is a high performance and general distributed training framework. It supports TensorFlow, Keras, PyTorch, and MXNet, and can run on either TCP or RDMA network. BytePS outperforms existing open-sourced distributed training frameworks by a large margin. For example, on BERT-large training, BytePS can achieve ~90% scaling efficiency with 256 GPUs (see below), which is much higher than Horovod+NCCL. In certain scenarios, BytePS can double the training speed compared with Horovod+NCCL.

未来

火山引擎的爆发

离不开这张IEEE Fellow搭建的网