[发明专利]AI训练网络及方法

权利要求书

1.一种AI训练方法，应用于人工智能AI训练网络，所述AI训练网络包括第一服务器、第二服务器和光交叉连接OXC，其中所述第一服务器包括第一图形处理单元，所述第二服务器包括第二图形处理单元，所述第一服务器和所述第二服务器分别与所述光交叉连接OXC连接，所述方法包括：

第一图形处理单元按照第一数据流图对第一数据集进行AI训练计算；在所述第一图形单元完成对所述第一数据集的AI训练计算之前，触发所述OXC开始进行通道切换，通道切换完成后，所述第一图形处理单元与第二图形处理单元之间的光通道建立成功；

所述第一图形单元完成计算后，通过已建立完成的所述光通道发送计算结果给所述第二图形单元；

所述第二图形单元使用第二数据流图对所述计算结果进行AI训练计算。

2.根据权利要求1所述的AI训练方法，其特征在于，所述AI训练网络还包括主服务器，所述OXC进行通道切换具体包括：

所述OXC接收主服务器的通道建立指令，所述通道建立指令中携带调整参数；

所述OXC按照所述调整参数对光通道进行切换。

3.根据权利要求2所述的AI训练方法，其中，所述方法还包括：

所述主服务器周期性发送所述通道建立指令给所述OXC。

4.根据权利要求1所述的AI训练方法，其特征在于，在所述第一图形处理单元按照第一数据流图对第一数据集进行AI训练计算之前，所述方法还包括：

根据所述第一图形处理单元发送数据给所述第二图形处理单元的的时间周期，以及OXC的通道切换时间，获得所述通道建立指令的发送周期。

5.根据权利要求4所述的AI训练方法，其中，所述时间周期的获取方法包括：

获取所述第一图形处理单元与所述第二图形处理单元之间已发送报文的时间和报文大小，通过使用神经网络计算估计出所述时间周期。

6.根据权利要求1-5任一项所述的AI训练方法，其中，所述通道切换完成的时间是：

在第一图形单元完成计算之前。

7.根据权利要求1-5任一项所述的AI训练方法，其特征在于，所述OXC是：

微机电系统MEMS和硅光SiP中的一种。

8.根据权利要求1所述的AI训练方法，其中，在所述第一图形单元完成对所述第一数据集的AI训练计算之前，触发所述OXC开始进行通道切换，具体包括：

在所述第一图形处理单元按照所述第一数据流图对所述第一数据集进行AI训练计算时，预测所述第一图形单元通过所述光通道发送计算结果给所述第二图形单元的发送时间；

预测完成后，指令所述OXC进行通道切换。

9.一种AI训练网络，所述AI训练网络包括第一服务器、第二服务器和光交叉连接OXC，其中所述第一服务器包括第一图形处理单元，所述第二服务器包括第二图形处理单元，所述第一服务器和所述第二服务器分别与所述光交叉连接OXC连接，其中：

所述第一图形处理单元用于：按照第一数据流图对第一数据集进行AI训练计算，以及通过已建立完成的光通道发送计算结果给所述第二图形单元；

所述光交叉连接OXC用于：在所述第一图形处理单元完成对第一数据集的AI训练计算之前，开始进行通道切换，其中，通道切换完成后，所述第一图形处理单元与第二图形处理单元之间的光通道建立成功；

所述第二图形单元用于：使用第二数据流图对所述计算结果进行AI训练计算。

10.根据权利要求9所述的AI训练网络，其特征在于，所述AI训练网络还包括主服务器，所述主服务器用于：

发送通道建立指令给所述OXC，所述通道建立指令中携带调整参数；

所述OXC按照所述调整参数对光通道进行通道切换。

11.根据权利要求10所述的AI训练网络，其中，所述主服务器还用于：

周期性发送所述通道建立指令给所述OXC。