VR彩票（中国）网站平台

VR彩票2024面向AI智算数据中心网络架构与连接技术的发展路线展望白皮书

发布时间：2024-11-03 17:43:07 丨 浏览次数：589

　　2024 年以来，全球 A1 市场热度不衰。0pen Al 旗下 Sora 的发布，再次拔高了 Al 内容创作的上限。同时，国内人工智能领域也迎来了新的焦点--Kimi，这款 A1 大模型产品凭着高达 200 万字的上下文窗口技术，将国产 A 大模型“卷”出了新高度。业界普遍预测，2024 年将成为 A1 大模型应用的爆发之年。

　　IDC 的数据显示，全球企业对生成式人工智能(下文简称:“AIGC”)解决方案的投资热情不断上升，预计到 2024 年投资额将达到 200 亿美元，而到 2027 年，这一数字预计将激增至超过 1400亿美元。这一趋势不仅凸显了 AIGC 技术的商业潜力，也预示着 A1 将引领一个创新与增长的新时代。在这样的背景下，AIGC 的未来增长需要坚实的支撑--而 AI 网络架构正是这一增长的“骨骼”，它正逐渐成为推动 Al 发展的关键力量。

　　AI网络架构的重要性在AIGC应用的发展中显得尤为突出。在AIGC工具方面，厂商正通过深度技术投资，挖掘大量数据并提升算力，使得这些工具从基础应用转变为强大的生产力工具。而在AI社交领域，大模型的发展重点在于融合AI技术与用户互动，创造富有情感和温度的互动体验，旨在重塑用户体验并探索新的商业模式。其中，自主研发能力和丰富的训练数据成为了打造有竞争力产品的关键。我们不难发现，这两个赛道的发展都依赖高效、可靠的网络架构，以支持A1大规模训练集群的算力和显存需求。

　　传统的云数据中心网络架构较为成熟，但存在着诸多痛点，导致其无法完美适配 AI 网络架构需求。实际上，传统的云数据中心网络的设计基于对外提供服务的流量模型，以南北向流量为主导，云内部东西向流量作辅。承载智算业务时，传统云计算数据中心面临着如下挑战:带宽VR彩票收敛比较高:Leaf交换机上下联带宽收敛比设计，导致上下联带宽比约为 1:3;互访高时延:云内部服务器间互访都需经过 Spine 交换机，增加转发路径，提高时延;网卡带宽低:单台物理机通常只有一张网卡，带宽不超过 200Gbps，限制了整体带宽这些问题共同影响了智算业务的高效运行，需要通过构建新的网络架构来应对需求。

　　AI 智算网络采用 Fat-Tree(胖树)架构，有效解决了传统云数据网络面临的挑战。这种架构通过1:1 的无收敛配置，确保了网络的高性能和无阻塞传输。其次，为了降低时延，网络设计将8台交换机构成一个资源池，池内节点单跳通信，而跨集群通信则通过汇聚交换机，最多实现三跳传输，从而优化数据传输效率。

　　此外，网络采用 RDMA 技术，绕过操作系统内核，允许主机之间直接内存访问，可显著降低同集群内部单跳可达场景的时延，相比 TCP/IP 网络提升了数十倍的时延性能。针对带宽需求，A1 智算服务器通常配备8张 GPU 卡和8个网卡插槽，以应对多机 GPU 集群中可能出现的超过 50Gbps 的跨机 GPU 通信带宽需求。随着 800Gbps 网卡的商用化，单机对外带宽有潜力达到 6.4Tbps，进-步满足了VR彩票 A 应用对高带宽的需求，为 AI 智算网络提供了强大的数据传输能力。