人工智能（AI）工作负载的日益复杂化对底层硬件基础设施提出了前所未有的挑战。传统互连技术已经无法满足AI模型训练和推理所需的海量数据传输速率和极低延迟。为了解决这一瓶颈，高速互连技术应运而生，成为赋能高速AI工作负载的关键基石。这些技术涵盖了一系列创新方案，包括但不限于基于光学互连的解决方案、新型电互连架构以及先进的缓存一致性协议，旨在最大限度地提升数据在计算节点之间的流动效率。
高速互连技术的核心在于减少数据传输延迟，提高带宽利用率，并确保数据一致性。光互连利用光纤作为传输介质，拥有极高的带宽和极低的损耗，能够实现长距离高速数据传输。相比之下，电互连则更适合短距离高密度的数据传输场景，例如在芯片之间或同一主板上的不同组件之间。而新型电互连架构，例如SerDes (Serializer/Deserializer) 技术，通过高速串行传输替代并行传输，极大地减少了信号干扰和功耗。缓存一致性协议则保证了多个计算节点之间数据的一致性，避免了因数据冲突而导致的错误。
当前，市场上涌现出各种高速互连解决方案，例如InfiniBand、NVLink 和 CCIX (Cache Coherent Interconnect for Accelerators)。 InfiniBand 以其高性能和低延迟而闻名，广泛应用于高性能计算和数据中心。 NVLink 是 NVIDIA 推出的一种高速互连技术，专为连接多个 GPU 而设计，可显著提升深度学习任务的性能。 CCIX 则是一种开放标准，旨在实现 CPU、GPU、FPGA 和其他加速器之间的高速缓存一致性互连，从而提高整体系统性能。选择哪种互连技术取决于具体的应用场景和需求。例如，对于需要高带宽和低延迟的大规模并行计算，InfiniBand 可能是一个更好的选择。而对于GPU加速的深度学习任务，NVLink 则更具优势。未来，随着AI技术的不断发展，高速互连技术将持续演进，朝着更高带宽、更低延迟和更智能化的方向发展，为AI工作负载提供更强大的支持。