新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

200G RoCE/NCCL 网络排查汇总

发布时间:2026/11/14 4:46:50来源:尧图网络
200G RoCE/NCCL 网络排查汇总
脱敏说明文中主机名已替换为节点1~节点4本机管理网 IP 已替换为管理网IP。私网网段192.168.100.0/24/192.168.101.0/24为集群内部规划地址交换机管理网段192.168.88.0/24为设备出厂默认值不具备可识别性予以保留。目录一、当前拓扑二、初始发现三、NCCL 性能现象四、服务器侧验证五、交换机 MTU 尝试六、已完成的修复七、参考博客对照八、当前结论九、下一步方向一、当前拓扑本机Wi-Fi管理网IP有线直连 MikroTik 交换机交换机型号MikroTik CRS812-8DS-2DQ-2DDQ-RMRouterOS7.20.7 long-term管理地址192.168.88.1服务器节点1节点2节点3节点4二、初始发现交换机端确认 4 台服务器均已连接物理链路正常服务器交换机端口链路状态速率节点4qsfp56-dd-1-1link-ok200Gbps节点3qsfp56-dd-2-1link-ok200Gbps节点2qsfp56-1-1link-ok200Gbps节点1qsfp56-2-1link-ok200Gbps交换机 CPU、内存、端口丢包均正常。三、NCCL 性能现象用户提供的 NCCL 测试结果Avg bus bandwidth: 2.85418 GB/s换算2.85418 GB/s * 8 ≈ 22.8 Gbps这远低于 200G 链路应有水平。四、服务器侧验证登录节点1后发现两张 200G 网卡均 UPRoCE/RDMA 均 ACTIVE网卡协商速率均为200000Mb/s但 MTU 均为1500RoCEactive_mtu为1024RDMA 测试结果ib_write_bw rail1: ~1.52 GB/s ib_write_bw rail2: ~1.51 GB/s说明问题不是 NCCL 单独导致底层 RoCE 带宽本身就很低。五、交换机 MTU 尝试交换机当前状态200G ports mtu1500 200G ports l2mtu1584 bridge actual-mtu1500 bridge l2mtu1584尝试配置/interface/ethernetset...mtu9000/interface/bridgesetbridgemtu9000结果端口最大只能到1584bridge 设置9000报错failure: could not set mtu随后已恢复交换机端口 MTU 为1500。六、已完成的修复原始服务器配置中两张 200G 网卡都在同一个网段192.168.100.0/24这会导致 Linux 默认到所有192.168.100.x都走第一张网卡第二张 rail 不会被普通 IP 路由正确使用。已改为双 rail验证结果8 个地址全部 ping 通Rail 1 走enp1s0f1np1Rail 2 走enP2p1s0f1np1配置已写入/etc/netplan/40-cx7.yaml原配置已备份为/etc/netplan/40-cx7.yaml.bak-rail-split七、参考博客对照参考文章https://cloud.tencent.com/developer/article/2633083文章中同样使用 CRS812并提到使用 RoCE建议开启9000 MTU需要正确配置交换机和服务器网卡关注 NCCL/RDMA 性能但现场与文章存在关键差异文章期望CRS812 支持 Jumbo / 9000 MTU 现场结果当前 200G 端口 l2mtu1584无法设置 9000因此文章有参考价值但不能直接照搬。重点要继续查 CRS812 的端口模式、breakout 模式、RouterOS 版本/功能限制。八、当前结论已解决确认 4 条 200G 物理链路正常确认 RoCE/RDMA 能跑修复双 200G 网卡同网段导致的 rail 选路混乱持久化双 rail IP 配置未解决核心性能瓶颈仍在交换机 l2mtu1584 服务器 MTU1500 RoCE active_mtu1024 RDMA 带宽约 1.5 GB/s NCCL busbw 约 2.85 GB/s这说明当前网络虽然是 200G 物理链路但 RoCE 实际只能以很小 MTU 工作吞吐远低于预期。九、下一步方向方向 A继续研究 CRS812 jumbo 支持重点查CRS812 是否需要特定端口模式才能支持 jumbo是否需要切换 200G/100G breakout 模式QSFP-DD/QSFP56 子接口是否有不同 L2MTU 限制RouterOS 版本是否影响l2mtuMikroTik 是否有专门的 jumbo frame 配置方式目标让交换机端口 l2mtu 9000 让服务器 MTU 9000 让 RoCE active_mtu 4096方向 B联系 MikroTik 或查官方文档需要确认这个型号在当前端口模式下是否真的支持 9000 jumbo frame。关键问题CRS812-8DS-2DQ-2DDQ-RM 在 200G-baseCR4 模式下为什么 l2mtu 只有 1584 是否支持将 qsfp56 / qsfp56-dd 端口 l2mtu 提升到 9000方向 C如果 CRS812 无法支持 jumbo如果确认该模式无法 jumbo则 RoCE 性能可能会一直受限。可选方案换支持 9000 MTU 的 200G/400G RoCE 交换机改用支持该需求的端口模式降级为 TCP/NCCL socket 方案但性能预期会明显低于 RoCE使用点对点直连测试排除交换机限制方向 D重新跑 NCCL 测试现在 rail 已拆分建议重新跑 NCCL并加日志exportNCCL_DEBUGINFOexportNCCL_DEBUG_SUBSYSINIT,NETexportNCCL_IB_DISABLE0exportNCCL_SOCKET_IFNAMEenp1s0f1np1,enP2p1s0f1np1如果需要指定 HCAexportNCCL_IB_HCArocep1s0f1,roceP2p1s0f1重点看日志中是否出现NET/IB而不是NET/Socket
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/14 3:51:47

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/12 23:59:09

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/14 10:11:15

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/14 17:14:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/14 16:35:50

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/14 3:51:43

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉