智算中心改造：网络成大模型训练瓶颈，节点内外多架构并存

本文来自“新型智算中心改造：网络成大模型训练瓶颈，节点内外多方案并存”。AI大模型训练和推理拉动智能算力需求快速增长。

a）模型迭代和数量增长拉动AI算力需求增长：从单个模型来看，模型能力持续提升依赖于更大的训练数据量和模型参数量，对应更高的算力需求；从模型的数量来看，模型种类多样化（文生图、文生视频）和各厂商自主模型的研发，均推动算力需求的增长。

b）未来AI应用爆发，推理侧算力需求快速增长：各厂商基于AI大模型开发各类AI应用，随着AI应用用户数量爆发，对应推理侧算力需求快速增长。

智算中心从集群走向超级池化。智算中心是以GPU、AI加速卡等智能算力为核心，集约化建设的新型数据中心；随着大模型普遍进入万亿规模，算力、显存、互联需求再次升级，高速互联的百卡“超级服务器”可能成为新的设备形态，智算中心将走向超级池化阶段，对设备形态、互联方案、存储、平台、散热等维度提出新的要求。

网络互联：节点内外多方案并存。

1）节点内：私有方案以英伟达NVLink为代表，NVLink已经发展至第五代产品，同时支持576个GPU之间的无缝高速通信；开放技术方案以OAM和UBB为主，OCP组织定义了业内通用的AI扣卡模组形态（OAM）-基板拓扑结构（UBB）设计规范。

2）节点间：主要方案为Infiniband和RoCEv2；Infiniband网络主要包括InfiniBand网卡、InfiniBand交换机、Subnet Management（SM）、连接件组成；RoCEv2网络是一个纯分布式的网络，由支持RoCEv2的网卡和交换机、连接件、流控机制组成。InfiniBand在网络性能、集群规模、运维等方面具备显著优势。