摘要： 本文詳細闡述了從零開始構建一個萬卡規模AI GPU集羣的分階段實施方案。文章從百卡驗證集羣、千卡生產集羣到萬卡超算集羣三個階段，深入探討了每個階段的架構設計、硬件選型、網絡拓撲、存儲方案、軟件棧以及Slurm的核心配置要點，旨在為AIOps工程師和系統架構師提供一份可落地、可演進的實踐指南。

關鍵詞： Slurm, GPU集羣, AIOps, Lustre, InfiniBand, 高可用, Slurm Federation

1. 前言

隨着大語言模型（LLM）的飛速發展，對大規模GPU算力的需求呈爆炸式增長。Slurm作為HPC領域應用最廣泛的開源作業調度系統，是構建大規模AI集羣的核心組件。本文將基於實踐經驗，分享一套從0到10,000+ GPU的Slurm集羣部署架構演進方案。

2. 第一階段：百卡驗證集羣 (1-128 GPUs)

此階段的核心目標是快速驗證技術棧、跑通端到端的訓練流程。

2.1 架構設計

採用單體式架構，包含管理/登錄、計算、存儲三大基本單元。

2.2 部署要點

• 硬件：管理節點（高頻CPU, 大內存），計算節點（8*A800/H800），存儲（NAS），網絡（100G RoCEv2或入門級IB）。
• 存儲：採用NFS協議，提供/home, /data, /apps等統一掛載點。
• 軟件棧：

• OS: Rocky Linux 9 / Ubuntu 24.04 LTS
• 自動化: Ansible進行標準化部署（NVIDIA Driver, CUDA, Docker/Apptainer, Slurm, Munge）。
• 監控: Prometheus + Grafana + DCGM-Exporter。

• Slurm核心配置 (slurm.conf): codeIni

# 核心配置示例
SlurmctldHost=mgmt01
ProctrackType=proctrack/cgroup
GresTypes=gpu
NodeName=gpu[01-08] CPUs=128 RealMemory=1024000 Gres=gpu:a800:8
PartitionName=main Nodes=gpu[01-08] Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP

3. 第二階段：千卡生產集羣 (128-2,048 GPUs)

此階段的核心是解決性能瓶頸和單點故障，確保業務連續性。

3.1 架構設計

向服務化、高可用架構演進，物理分離管理、登錄、計算、存儲等功能集羣。

3.2 部署要點

• 高可用:

• Slurm: slurmctld採用主備模式，由Pacemaker+Corosync實現自動故障轉移。
• 數據庫: 為slurmdbd配置獨立的MariaDB Galera Cluster。
• 登錄節點: 採用LVS/HAProxy做負載均衡。

• 網絡：必須升級至InfiniBand (IB) NDR 400G網絡，構建兩層Spine-Leaf無阻塞胖樹拓撲。
• 存儲：廢棄NFS，部署Lustre或BeeGFS等並行文件系統。MDS（元數據服務器）需高可用，OSS（對象存儲服務器）需多台以提供聚合帶寬。
• Slurm核心配置 (slurm.conf): codeIni

# 高可用與數據庫記賬配置
ControlMachine=slurm-master
BackupController=slurm-backup
AccountingStorageType=accounting_storage/slurmdbd
AccountingStorageHost=db-vip

4. 第三階段：萬卡超算集羣 (2,048-10,000+ GPUs)

此階段的核心挑戰在於應對極致的擴展性和系統管理的複雜性。

4.1 架構設計

採用Slurm Federation聯邦架構，將大集羣拆分為多個由子slurmctld管理的子集羣（Pod），上層由聯邦協調器統一調度。

4.2 部署要點

• 網絡：升級至3-Tier Fat-Tree或Dragonfly+拓撲，實現全局低延遲互聯。在計算節點上引入DPU卸載網絡和存儲負載。
• 分層存儲 (HSM)：

1. L1緩存: 基於NVMe-oF的Burst Buffer，用於熱數據讀寫。
2. L2性能層: Lustre/BeeGFS並行文件系統。
3. L3容量層: Ceph等對象存儲，用於數據歸檔。

• 運維體系:

• IaC/OaC: 全面使用Terraform, Ansible, GitOps管理集羣。
• AIOps: 建立智能運維平台，實現異常檢測、根因分析和故障自愈。

• Slurm核心配置:

• 在頂層和所有子集羣中配置Federation參數。
• 啓用TopologyPlugin，實現基於網絡拓撲的作業調度，優化通信密集型任務。

5. 總結對比

6. 結語

從0到1萬卡GPU集羣的演進，是技術架構和運維理念不斷升級的過程。通過分階段、模塊化的建設思路，可以有效控制風險，平滑擴展，最終構建出能夠支撐未來AI發展的強大算力底座。