字节跳动 ByteExpress 用 RDMA 加速推理与训练
原文标题：Deploying RDMA for Large-Scale Inference and Training Workloads
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论文报告字节跳动在参数服务器架构的推理与训练系统中部署 ByteExpress 的经验，这是构建于硬件 RDMA 之上的软件通信层，包含 RDMA 感知分配器、零拷贝传输、QP 复用、接收信用流控与 RPC 辅助恢复。生产推理中模型参数拉取平均与 P99 延迟分别降低 35.7% 和 43.7%，CPU 占用降低 10.69%；训练中 P99 参数推送延迟最高降低 74.0%。
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字节ByteExpress在RDMA上做软件通信层，生产推理参数拉取P99延迟降43.7%，训练P99推送延迟最高降74.0%。
- •部署于字节跳动参数服务器架构的推理与训练系统，构建在硬件RDMA之上的软件通信层
- •推理侧：模型参数拉取平均延迟降35.7%、P99降43.7%，CPU占用降10.69%（对比内核TCP）
- •训练侧：P99参数推送延迟最高降74.0%，运行中未观察到PFC暂停
- •组件包括RDMA感知分配器、零拷贝传输、QP复用、接收信用流控、软件发送窗口与RPC辅助恢复
- •三条经验：缓冲管理需跨应用与传输层、连接与接收容量需协同管理、可用性恢复需在传输层之上
为什么重要：这是少见的超大规模生产环境RDMA落地量化数据，对自建训练/推理集群、评估RDMA改造收益的工程团队有直接参考价值。
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