Global Load Balancing：全網路徑選擇
DLB 在單一 hop 做出正確判斷；GLB 則在整個網狀架構中做出正確判斷。 Global Load Balancing（全域負載平衡）將在 OcNOS 7.1 中推出，將負載平衡從單一埠的視角擴展到端對端路徑品質，在規模最高達 16,384 個 GPU 的三層 AI fabric 上補足多跳熱點的缺口。
為整條路徑評分，而不僅是本地 hop
一個三層切片（leaf、spine、super-spine）承載 GPU AllReduce 流量。GLB 選擇端對端評分最佳的路徑，而非本地出口評分最佳的路徑，因此不會再盲目選擇一條看似空閒、卻通往壅塞下行鏈路的上行鏈路。
DLB 與 GLB：依路徑決策的範圍區分
DLB 以本地出口佇列深度為每個 ECMP 下一跳評分，這在兩層 leaf-spine 上是最佳做法。擴展到三層 Clos 後，您可能選到上行鏈路空閒的 spine，卻落在一台回到出口 leaf 的下行鏈路已壅塞的 super-spine 上。本地視角正確，端對端視角卻是錯的。
| 維度 | DLB本地，今日出貨 | GLB全域，OcNOS 7.1 |
|---|---|---|
| 決策範圍 | 逐 hop：每台交換器為自身的 ECMP next-hop 排序。 | 端對端：入口 leaf 為完整的 leaf 對 leaf 路徑排序。 |
| 所用信號 | 本交換器上的本地出口佇列深度與鏈路使用率。 | 自每一層彙整並回傳至入口的壅塞遙測。 |
| 最佳匹配 | 雙層 leaf-spine fabric，以及三層 fabric 中的 leaf 到 spine 跳。 | 帶 super-spine 的三層 fabric，最高至 16,384-GPU 上限。 |
| 捕捉到的熱點 | 僅限本地出口壅塞。 | 本地 hop 無法看見的下游熱點。 |
| 重新綁定 | 對齊 flowlet，為 RoCEv2 與 TCP 維持循序。 | 對齊 flowlet，相同的循序保證，全網狀架構輸入。 |
GLB 實作如何協同運作
GLB 由作為網路作業系統的 OcNOS 在採用 Broadcom 的開放硬體上實現。
最高可達 16k-GPU 上限
參考設計採用 256 台 spine 交換器與 128 台 super-spine 交換器，每台皆為 64x800G 的 Tomahawk 5，規模符合 16,384-GPU 的架構上限。
採用 GLB 時的預期樣貌
GLB 將在 OcNOS 7.1 中推出。有關支援的平台和授權，請聯繫 IP Infusion。
- 將在 OcNOS 7.1 中推出。 版本生命週期與支援期限請見 OcNOS 版本發布頁.
- 可提供架構評審。 若您正在規劃 1,000 以上 GPU 的網狀架構，我們將進行一次涵蓋 GLB 遙測層的規模評估。請透過下列取得初步的 leaf-spine 佈局 AI 網路設計套件.
DLB 奠定底線，GLB 提升上限
動態負載平衡已在兩層規模下降低尾端延遲。GLB 將在 OcNOS 7.1 中推出，把相同的方法延伸到最大規模叢集所在的三層 fabric。
DLB 解決常見情境
在雙層 leaf-spine 以及 leaf 對 spine hop 上，本地動態負載平衡已消除大多數 ECMP 碰撞。此功能今日已在 TH4 與 TH5 上出貨。
GLB 解決規模情境
GLB 將在 OcNOS 7.1 中推出，它為完整路徑評分，讓入口 leaf 不再選擇看似空閒、卻通往壅塞下行鏈路的上行鏈路。
全域負載平衡，完整解答
GLB 與 DLB 有何不同？
GLB何時可用？
GLB 支援多大規模的 fabric？
深入了解，隨身帶走。
產品規格書，以及內容比本頁更為深入的簡明技術下載資料。
OcNOS 800G 無損 AI Fabric
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以 OcNOS 設計整套 AI 網狀架構
從商業論證到埠數計算，無論您的建置進行到哪個階段，都能從此接續。