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AI時代網路需求激增 創新方向聚焦降本與開放
AI時代的網路:需求與創新
網路在AI大模型時代扮演着關鍵角色。隨着模型規模不斷擴大,多服務器集羣成爲解決訓練問題的主要方式,這也奠定了AI時代網路"上位"的基礎。相比過去單純用於傳輸數據,如今網路更多用於同步顯卡間的模型參數,對網路密度和容量提出了更高要求。
網路需求主要源於三個方面:
龐大的模型體積:訓練耗時與模型參數量成正比,而單設備計算速率有限,因此如何利用網路擴大"設備數"和"並行效率"直接決定了算力。
多卡同步的復雜溝通:模型切分至單卡後,每次計算都需要進行對齊,對網路傳輸和交換提出了更高要求。
昂貴的故障成本:大模型訓練持續數月,中斷會造成巨大損失。網路已成爲堪比飛機、航母的復雜系統工程。
網路創新主要集中在以下方向:
通信介質更迭:光、銅與硅三大介質各有優勢,LPO、硅光等新技術助力降本。
網路協議競爭:NV-LINK、Infinity Fabric等片間通信協議與IB、以太網等節點間通信協議角逐。
網路架構變化:葉脊架構之外,Dragonfly、rail-only等新架構有望成爲超大集羣的演進方向。
投資建議關注通信系統核心環節和創新環節的相關公司。未來網路創新將在"降本"、"開放"和算力規模之間尋求平衡。