摘要：人工智能 (AI) 的迅猛发展对算力提出了前所未有的需求。在 AI 集群中，高速互连技术扮演着至关重要的角色。本文深入探讨高速互连对 AI 集群性能的意义，剖析关键技术及其应用场景，并展望未来发展趋势。高速互连产品主题将贯穿全文。
AI集群对高速互连的迫切需求
随着深度学习模型的日益复杂和数据量的爆炸式增长，传统的网络架构已无法满足 AI 集群对低延迟、高带宽的需求。AI 集群通常由大量的 GPU 或其他加速器组成，这些计算单元需要高效地共享数据和协调计算。高速互连技术能够显著降低通信延迟，提高数据传输速率，从而加速模型训练和推理过程。
具体来说，在分布式训练中，每个计算节点负责处理部分数据和模型，并通过网络与其他节点交换梯度信息。如果网络延迟过高，将会导致节点之间同步效率低下，严重影响训练速度。同样，在推理阶段，高速互连能够确保快速的数据输入和输出，从而降低响应时间，提高用户体验。
此外，高速互连还能够提升 AI 集群的整体资源利用率。通过快速的数据传输，计算节点可以更加充分地利用其计算资源，减少空闲等待时间。这对于优化 AI 集群的成本效益至关重要。
主流高速互连技术：InfiniBand、以太网与NVLink
目前，用于 AI 集群的主要高速互连技术包括 InfiniBand、高速以太网和 NVLink。每种技术都有其独特的优势和适用场景。
- InfiniBand：以其低延迟和高带宽而闻名，是高性能计算 (HPC) 和 AI 集群的常见选择。InfiniBand 采用远程直接内存访问 (RDMA) 技术，允许节点直接访问彼此的内存，从而绕过操作系统内核，显著降低延迟。
- 高速以太网：虽然传统以太网的延迟相对较高，但随着 200GbE、400GbE 甚至 800GbE 等高速以太网标准的出现，其在 AI 集群中的应用越来越广泛。高速以太网具有成本优势和良好的兼容性，并且可以通过 RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 等技术实现 RDMA 功能。
- NVLink：NVIDIA 开发的专门用于 GPU 之间互连的技术。NVLink 提供极高的带宽和极低的延迟，尤其适用于多 GPU 环境下的模型训练和推理。NVLink 通常与 InfiniBand 或以太网配合使用，用于 GPU 内部或相邻 GPU 之间的互连。
选择哪种高速互连技术取决于具体的应用需求、预算和集群规模。一般来说，对于对延迟要求非常苛刻的应用，如实时推理，NVLink 和 InfiniBand 可能是更好的选择。对于大规模的分布式训练，高速以太网可能更具成本效益。
未来趋势：CXL、Chiplet与更高效的互连协议
随着 AI 技术的不断发展，对高速互连的需求也将持续增长。未来的发展趋势包括：
- CXL (Compute Express Link)：一种新型互连标准，旨在提供更低延迟和更高带宽的内存访问。CXL 允许 CPU、GPU 和其他加速器共享内存资源，从而提高资源利用率和降低数据复制开销。
- Chiplet：将不同的功能模块集成到同一个芯片中，通过高速互连技术连接这些模块。Chiplet 架构能够提供更高的灵活性和可扩展性，并允许针对特定应用进行优化。
- 更高效的互连协议：研究人员正在积极开发更高效的互连协议，以进一步降低延迟和提高带宽。这些协议可能基于新的编码技术、拓扑结构和拥塞控制算法。
总而言之，高速互连技术是 AI 集群的核心组成部分，其性能直接影响到 AI 模型的训练和推理效率。随着技术的不断发展，我们可以期待看到更加快速、高效、灵活的互连解决方案，从而推动 AI 技术的进一步创新。
Q&A
Q: InfiniBand 和以太网在 AI 集群中有什么区别？
A: InfiniBand 主要优势在于低延迟和高带宽，适用于对延迟敏感的应用。以太网则具有成本优势和广泛的兼容性，但延迟相对较高。近年来，高速以太网通过 RoCE 等技术也逐渐具备了 RDMA 能力，缩小了与 InfiniBand 的差距。
Q: 如何选择适合我的 AI 集群的高速互连技术？
A: 需要综合考虑应用需求、预算和集群规模。对于小规模、对延迟要求高的集群，NVLink 和 InfiniBand 可能是更好的选择。对于大规模、预算有限的集群，高速以太网可能更具性价比。建议进行详细的性能测试和成本分析，以选择最适合的方案。