論文の概要: Multi-Plane HyperX: A Low-Latency and Cost-Effective Network for Large-Scale AI and HPC Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23519v1
- Date: Sun, 26 Apr 2026 03:48:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.408401
- Title: Multi-Plane HyperX: A Low-Latency and Cost-Effective Network for Large-Scale AI and HPC Systems
- Title（参考訳）: Multi-Plane HyperX: 大規模AIとHPCシステムのための低レイテンシでコスト効果の高いネットワーク
- Authors: Ziyu Wang, Fei Lei, Dezun Dong,
- Abstract要約: マルチプレーンアーキテクチャは、AIデータセンターのFat-Treeネットワークでますます普及している。
本稿では,HyperXなどのダイレクトネットワークへのマルチプレーン技術の適用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.786201972981361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-plane architectures have become increasingly prevalent in the Fat-Tree networks of AI data centers. By leveraging multiple ports on a single network interface card (NIC) or multiple NICs within a scale-up domain, each port or NIC is allocated to an independent network plane, thereby provisioning the overall system with multiple network planes. However, no prior literature has explored the application of multi-plane technologies to direct networks such as HyperX. This paper investigates the multi-plane HyperX network and demonstrates that, compared to state-of-the-art network topologies like multi-plane Fat-Tree, Dragonfly, and Dragonfly+, the multi-plane HyperX architecture achieves a significantly smaller network diameter and superior cost-effectiveness.
- Abstract（参考訳）: マルチプレーンアーキテクチャは、AIデータセンターのFat-Treeネットワークでますます普及している。
単一ネットワークインターフェースカード(NIC)または複数のNICの複数のポートをスケールアップドメイン内で利用することにより、各ポートまたはNICは独立したネットワークプレーンに割り当てられ、複数のネットワークプレーンでシステム全体のプロビジョニングを行う。
しかし、HyperXのようなダイレクトネットワークへのマルチプレーン技術の適用について、これまでの文献では検討されていない。
本稿では,マルチプレーンのHyperXネットワークを調査し,マルチプレーンのFat-Tree,Dragonfly,Dragonfly+のような最先端のネットワークトポロジと比較して,マルチプレーンのHyperXアーキテクチャはネットワーク径が著しく小さく,コスト効率も優れていることを示す。
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