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人工智能(AI)的發作式增加與超算範疇對於百億億次(exascale)機能的尋求，激發了一場關乎全局的高危害基礎舉措措施競爭——這場較勁並不是繚繞處置懲罰器焦點睜開，而是聚焦在毗連它們的收集架構。

作為現代計較體係 中樞神經體係 的通訊骨幹網，其焦點瓶頸已經 明確轉向通訊架構 ，而非芯片自己。

互連收集是HPC體係的要害， 坎塔布裏亞年夜學傳授、巴塞羅那超等計較中央(BSC)結合研究員RamonBeivide告訴《國際電子商情》姊妹平台《EETimes》， AI運用的發作式增加鞭策了高機能計較(HPC)的衝破。而AI的實現，正源在HPC最近幾年來的龐大進展。

跟著超等計較機及專用 AI工場 擴大至數千個計較節點，快速、靠得住地傳輸海量數據的能力已經成為將來機能晉升的要害鞭策力。

這一趨向進一步激化了三年夜陣營的比賽：盤踞主導的專有尺度係統、快速突起的開放尺度同盟，以和以中國華為代表的範圍化新玩家。

圖1：坎塔布裏亞年夜學傳授、巴塞羅那超等計較中央結合研究員RamonBeivide

猜測顯示，2024年估值高達402億美元的高速互連市場將迎來強勁增加，其擴張勢頭重要受人工智能及呆板進修基礎舉措措施設置裝備擺設的鞭策。

Beivide傳授指出： 最近幾年來，跟著繁重的AI事情負載需要更多互聯的處置懲罰器及加快器，體係收集的範圍不停擴展。咱們正從 前沿(Frontier) 超等計較機的幾萬個端點，成長到當前AI項目中數十萬甚至數百萬的範圍。是以，收集的要害需求之一是高尋址能力 而像Infiniband這種和談於這方麵可能閃現出局限性。

英偉達的集成化AI工場模式vs.開放生態體係

當前市場格式的焦點抵牾，素質上是兩種哲學理念的衝突。一方是英偉達的垂直整合模式，其根底於在自有的InfiniBand技能尺度。InfiniBand的統治職位地方可追溯至MellanoxTechnologies的持久培育 這家公司在2020年被英偉達以70億美元收入麾下。

這次收購將加快計較範疇的帶領者與高機能收集範疇的帶領者合二為一，使InfiniBand成為AI工場不成或者缺的收集基礎舉措措施。

圖2：高速互聯市場圖片來曆：SNSInsider

InfiniBand之以是卓著，是由於它從設計之初就為長途直接內存拜候(RDMA)而生，使網卡可以或許直接拜候長途內存，徹底繞過CPU及操作體係內核，實現真實的 零拷貝 收集。這一特征對於漫衍式AI練習至關主要 任何延遲城市致使 海量且昂貴的GPU陣列閑置 ，直接延伸練習時間並推高成本。

此外，英偉達還有經由過程其可擴大分層聚合與歸約和談(SHARP)實現了收集內計較，將特定命據處置懲罰使命直接卸載到收集硬件上履行。

圖3：InfiniBand的過程：從尺度到人工智能主幹

隻管InfiniBand盤踞主導職位地方，但現代AI所需的年夜範圍擴大仍帶來新的挑戰。Beivide指出，要害的收集需求之一是具有高尋址能力，而InfiniBand等和談於這方麵可能閃現局限性。他還有提到，作為HPC範疇的領軍機構，BSC已經與英偉達就此議題告竣持久研究互助和談。

麵臨業界遍及認為的專有技能鎖定問題，行業已經連合起來將高速以太網視為獨一可行的開放替換方案。2023年，包括AMD、博通、思科、慧與(HPE)、英特爾、Meta及微軟於內的重要廠商配合建立了超以太網同盟(UltraEthernetConsortium，簡稱UEC)。

超以太網同盟致力在經由過程衝破以太網傳統局限，為AI與HPC成立開放、可互操作的尺度。該規劃的焦點是 基在交融以太網的長途直接內存拜候(RoCE) ，而UEC1.0規範進一步推出了 超以太網傳輸和談(UET) ，旨於使RDMA成為以太網的原生運用 。

Beivide暗示，以太網技能具備普適性，且凡是比英偉達InfiniBand或者克雷Slingshot等專有解決方案更具成本上風。他增補道，於不異情況中處置懲罰差別和談(這於專有體係中十分常見)會帶來諸多未便。

這些因素(以和其他未說起的因素)可能會影響互聯收集的演進標的目的，並可能鞭策UltraEthernet於將來得到廣泛采用。

超等計較尺度

於極度高機能計較範疇，2025年6月TOP500榜單上兩年夜領先互連技能已經明確規定了競爭格式。

圖4：勞倫斯利弗莫爾國度試驗室的旗艦級百億億次超等計較機ElCapitan圖片來曆：GarryMcLeod/LLNL

雖然英偉達InfiniBand為浩繁頂尖商用和國際體係提供撐持，但惠普企業(HPE)基在以太網的Slingshot-11技能則盤踞絕對於巔峰，毗連著首批百億億次超等計較機，例如 埃爾卡皮坦(ElCapitan) 前沿(Frontier) 及 極光(Aurora) 。這三台超算均位在美國能源部(DOE)下屬試驗室。

圖5：市場主導職位地方：高機能互連範疇

巴塞羅那超等計較中央的MareNostrum5超等計較機采用英偉達InfiniBandNDR技能。詳細而言，其互連收集基在InfiniBandNDR200。Beivide指出，部門超等計較機仍將沿用專有解決方案，而這極可能將影響將來收集技能的演進標的目的。

華為發布革命性UnifiedBus架構

於2025年華為全聯接年夜會(上海站)上，華為向全世界市場投下重磅挑戰，宣布了其麵向SuperPoDs與SuperClusters的雄偉技能線路圖。該戰略旨於經由過程立異計較架構，以可連續方式滿意持久算力需求。

可連續算力是AI連續前進的基石， 華為副董事長徐直軍於9月中旬舉辦的2025年華為全聯接年夜會(上海站)主題演講中暗示。華為推出了新一代昇騰AI芯片，以和一項衝破性的互聯和談 UnifiedBus(UB)，旨於解決年夜範圍體係中的要害挑戰，例如超低延遲需求。

互聯架構的將來

不管InfiniBand、Ethernet還有是UnifiedBus成為主導和談，將來互聯技能均麵對物理定律的底層挑戰。RamonBeivide指出， 收集拓撲與數據包路由 是焦點問題，需經由過程削減收集跳數降低延遲，同時使用非最短路徑的多路由設計晉升吞吐量 。

跟著電氣開關芯片的尺寸不停縮小，驅動旌旗燈號經由過程傳統銅走線所需的功耗已經形成 功耗牆 。行業正快速轉向共封裝光學(CPO)技能，其功耗可降低3.5倍以上。

博通是CPO技能的重要提倡者，認為該技能是 下一代人工智能收集的必備技能 ，並指出，不管采用何種和談，把握這一物理層技能將極可能決議下一代行業的帶領者。

本文翻譯自國際電子商情姊妹平台EETimes，原文標題：AIFactoriesFuelGlobalBattleOverSupercomputingInterconnects

責編：Clover.li 本文為國際電子商情原創文章，未經授權禁止轉載。請尊敬常識產權，背者本司保留究查責任的權力。 Pablo 是一名經驗富厚的工程師，擁有 30+ 年的經驗。10 多年來，他一直是 EE Times 的特約編纂（賣力電子LEwin樂玩財產供給鏈部門）。他還有為 EPSNews、InformationWeek、EBN、LightReading、Network Computing 及 IEEE Xplore 撰稿。他的事情規模涵蓋供給鏈、半導體、收集、物聯網、安全及聰明都會。他擁有俄亥俄州立年夜學電氣及電子工程碩士學位。因L2輔助駕駛存隱患，超三成小米SU7被緊迫召回

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