人工智能工廠激化全球超算互聯(lián)之爭
作為現(xiàn)代計算系統(tǒng)“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”的通信主干網(wǎng)，其核心瓶頸已“明確轉(zhuǎn)向通信架構(gòu)”，而非芯片本身。
“互連網(wǎng)絡(luò)是HPC系統(tǒng)的關(guān)鍵，”坎塔布里亞大學(xué)教授、巴塞羅那超級計算中心(BSC)聯(lián)合研究員Ramon Beivide告訴《國際電子商情》姊妹平臺《EETimes》，“AI應(yīng)用的爆發(fā)式增長推動了高性能計算(HPC)的突破。而AI的實現(xiàn)，正源于HPC近年來的重大進展。”
隨著超級計算機和專用“AI工廠”擴展至數(shù)千個計算節(jié)點，快速、可靠地傳輸海量數(shù)據(jù)的能力已成為未來性能提升的關(guān)鍵推動力。
這一趨勢進一步激化了三大陣營的角逐：占據(jù)主導(dǎo)的專有標(biāo)準(zhǔn)體系、快速崛起的開放標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟，以及以中國華為代表的規(guī)?；峦婕?。
圖1：坎塔布里亞大學(xué)教授、巴塞羅那超級計算中心聯(lián)合研究員Ramon Beivide
預(yù)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長，其擴張勢頭主要受人工智能和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推動。
Beivide教授指出：“近年來，隨著繁重的AI工作負載需要更多互聯(lián)的處理器和加速器，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模不斷擴大。我們正從‘前沿(Frontier)’超級計算機的幾萬個端點，發(fā)展到當(dāng)前AI項目中數(shù)十萬甚至數(shù)百萬的規(guī)模。因此，網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵需求之一是高尋址能力——而像Infiniband這類協(xié)議在這方面可能顯現(xiàn)出局限性。”
英偉達的集成化AI工廠模式 vs. 開放生態(tài)系統(tǒng)
當(dāng)前市場格局的核心矛盾，本質(zhì)上是兩種哲學(xué)理念的沖突。一方是英偉達的垂直整合模式，其根基在于自有的InfiniBand技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。InfiniBand的統(tǒng)治地位可追溯至Mellanox Technologies的長期培育——這家公司于2020年被英偉達以70億美元收入麾下。
此次收購將加速計算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者與高性能網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者合二為一，使InfiniBand成為AI工廠不可或缺的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。
圖2：高速互聯(lián)市場 圖片來源：SNS Insider
InfiniBand之所以卓越，是因為它從設(shè)計之初就為遠程直接內(nèi)存訪問(RDMA)而生，使網(wǎng)卡能夠直接訪問遠程內(nèi)存，完全繞過CPU和操作系統(tǒng)內(nèi)核，實現(xiàn)真正的“零拷貝”網(wǎng)絡(luò)。這一特性對分布式AI訓(xùn)練至關(guān)重要——任何延遲都會導(dǎo)致“海量且昂貴的GPU陣列閑置”，直接延長訓(xùn)練時間并推高成本。
此外，英偉達還通過其可擴展分層聚合與歸約協(xié)議(SHARP)實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)計算，將特定數(shù)據(jù)處理任務(wù)直接卸載到網(wǎng)絡(luò)硬件上執(zhí)行。
圖3：InfiniBand 的歷程：從標(biāo)準(zhǔn)到人工智能骨干
盡管InfiniBand占據(jù)主導(dǎo)地位，但現(xiàn)代AI所需的大規(guī)模擴展仍帶來新的挑戰(zhàn)。Beivide指出，關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)需求之一是具備高尋址能力，而InfiniBand等協(xié)議在這方面可能顯現(xiàn)局限性。他還提到，作為HPC領(lǐng)域的領(lǐng)軍機構(gòu)，BSC已與英偉達就此議題達成長期研究合作協(xié)議。
面對業(yè)界普遍認(rèn)為的專有技術(shù)鎖定問題，行業(yè)已團結(jié)起來將高速以太網(wǎng)視為唯一可行的開放替代方案。2023年，包括AMD、博通、思科、慧與(HPE)、英特爾、Meta和微軟在內(nèi)的主要廠商共同成立了超以太網(wǎng)聯(lián)盟(Ultra Ethernet Consortium，簡稱UEC)。
超以太網(wǎng)聯(lián)盟致力于通過突破以太網(wǎng)傳統(tǒng)局限，為AI與HPC建立開放、可互操作的標(biāo)準(zhǔn)。該計劃的核心是基于融合以太網(wǎng)的遠程直接內(nèi)存訪問(RoCE)，而UEC 1.0規(guī)范進一步推出了超以太網(wǎng)傳輸協(xié)議(UET)，旨在使RDMA成為以太網(wǎng)的原生應(yīng)用。
Beivide表示，以太網(wǎng)技術(shù)具有普適性，且通常比英偉達InfiniBand或克雷Slingshot等專有解決方案更具成本優(yōu)勢。他補充道，在相同環(huán)境中處理不同協(xié)議(這在專有系統(tǒng)中十分常見)會帶來諸多不便。
這些因素(以及其他未提及的因素)可能會影響互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演進方向，并可能推動UltraEthernet在未來獲得廣泛采用。
超級計算標(biāo)準(zhǔn)
在極端高性能計算領(lǐng)域，2025年6月TOP500榜單上兩大領(lǐng)先互連技術(shù)已明確劃定了競爭格局。
圖4：勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的旗艦級百億億次超級計算機El Capitan 圖片來源：Garry McLeod/LLNL
雖然英偉達InfiniBand為眾多頂尖商用及國際系統(tǒng)提供支持，但惠普企業(yè)(HPE)基于以太網(wǎng)的Slingshot-11技術(shù)則占據(jù)絕對巔峰，連接著首批百億億次超級計算機，例如“埃爾卡皮坦(El Capitan)”“前沿(Frontier)”和“極光(Aurora)”。這三臺超算均位于美國能源部(DOE)下屬實驗室。
圖5：市場主導(dǎo)地位：高性能互連領(lǐng)域
巴塞羅那超級計算中心的MareNostrum 5超級計算機采用英偉達InfiniBand NDR技術(shù)。具體而言，其互連網(wǎng)絡(luò)基于InfiniBand NDR200。Beivide指出，部分超級計算機仍將沿用專有解決方案，而這很可能將影響未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的演進方向。
華為發(fā)布革命性UnifiedBus架構(gòu)
在2025年華為全聯(lián)接大會(上海站)上，華為向全球市場投下重磅挑戰(zhàn)，公布了其面向SuperPoDs與SuperClusters的宏偉技術(shù)路線圖。該戰(zhàn)略旨在通過創(chuàng)新計算架構(gòu)，以可持續(xù)方式滿足長期算力需求。
“可持續(xù)算力是AI持續(xù)進步的基石，”華為副董事長徐直軍在9月中旬舉辦的2025年華為全聯(lián)接大會(上海站)主題演講中表示。華為推出了新一代昇騰AI芯片，以及一項突破性的互聯(lián)協(xié)議——UnifiedBus(UB)，旨在解決大規(guī)模系統(tǒng)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，例如超低延遲需求。
互聯(lián)架構(gòu)的未來
無論InfiniBand、Ethernet還是UnifiedBus成為主導(dǎo)協(xié)議，未來互聯(lián)技術(shù)均面臨物理定律的底層挑戰(zhàn)。Ramon Beivide指出，網(wǎng)絡(luò)拓撲與數(shù)據(jù)包路由是核心問題，需通過減少網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)降低延遲，同時利用非最短路徑的多路由設(shè)計提升吞吐量。
“隨著電氣開關(guān)芯片的尺寸不斷縮小，驅(qū)動信號通過傳統(tǒng)銅走線所需的功耗已形成‘功耗墻’。行業(yè)正快速轉(zhuǎn)向共封裝光學(xué)(CPO)技術(shù)，其功耗可降低3.5倍以上。”
博通是CPO技術(shù)的主要倡導(dǎo)者，認(rèn)為該技術(shù)是“下一代人工智能網(wǎng)絡(luò)的必備技術(shù)”，并指出，無論采用何種協(xié)議，掌握這一物理層技術(shù)將很可能決定下一代行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。
