医疗AI领域中GPU集群训练的关键技术与实践经验探究（下）

五、医疗 AI 中 GPU 集群架构设计

5.1 混合架构设计

5.1.1 参数服务器与 AllReduce 融合

在医疗 AI 的 GPU 集群训练中，混合架构设计将参数服务器（Parameter Server）与 AllReduce 相结合，能够充分发挥两者的优势，提升训练效率和模型性能。这种融合架构的设计核心在于根据模型参数的特性，采用动态路由策略，将不同类型的参数分配到最适合的计算和通信模式中。

在大规模的医疗 AI 模型中，参数可以大致分为稀疏参数和稠密参数。稀疏参数通常具有大量的零值，如在自然语言处理任务中，用于表示文本特征的 Embedding 表就是典型的稀疏参数。这些参数的更新往往只涉及少量的非零值，采用传统的 AllReduce 方式进行通信会造成大量的带宽浪费。而参数服务器架构则非常适合处理稀疏参数，它可以将稀疏参数存储在专门的服务器节点上，计算节点（Worker）在训练过程中只需要从参数服务器获取和更新自己需要的部分参数，大大减少了通信量。

稠密参数则相反，其值分布较为均匀，如 Transformer 层中的权重参数。对于稠密参数，Ring AllReduce 这种去中心化的通信方式能够更高效地实现参数的同步和更新。Ring AllReduce 通过将所有计算节点组织成一个环形拓扑结构，每个节点仅与相邻的两个节点进行通信，在多轮通信中完成所有节点间的参数聚合，这种方式能够显著提高通信效率，降低通信复杂度。

动态路由策略是实现参数服务器与 AllReduce 融合的关键。在训练过程中，系统会实时监测模型参数的更新情况，根据参数的稀疏程度和更新频率，动态地将参数分配到 PS 组或 AllReduce 组。对于稀疏参数，将其分配到 PS 组，计算节点从参数服务器获取参数并进行本地计算，然后将更新后的梯度上传回参数服务器；对于稠密参数，则分配到 AllReduce 组，通过 Ring AllReduce 进行高效的参数同步和更新。

5.1.2 通信协调机制

通信协调机制是保障参数服务器与 AllReduce 融合架构正常运行的重要环节。控制中心在整个通信协调过程中扮演着核心角色，它负责管理和调度 PS 组与 AllReduce 组之间的通信，确保参数的同步和更新能够有序进行。