智算中心变革揭秘：AI大模型训练瓶颈与网络互联新趋势
本次为大家解读的报告是《计算机行业新型智算中心改造专题报告：网络成大模型训练瓶颈，节点内外多方案并存》，更多重要内容、核心观点，请关注公众号『远瞻慧库』，获取报告完整版。
报告核心内容解读
本报告针对计算机行业新型智算中心改造进行专题分析，特别关注网络在大模型训练中的瓶颈问题，并探讨了节点内外多种解决方案的共存现状。报告分析了AI大模型训练和推理对智能算力需求的快速增长，以及智算中心向超级池化发展的趋势，同时提出了针对网络互联的多种方案，并对未来的投资方向进行了展望。
一、AI大模型训练和推理推动智能算力需求增长
- 模型迭代和数量增长：模型能力的提升依赖于更大的训练数据量和模型参数量，导致算力需求持续增长。模型种类多样化和各厂商自主模型的研发也推动了算力需求的增长。
- 未来AI应用爆发：随着AI应用用户数量的激增，推理侧算力需求也快速增长，各厂商基于AI大模型开发的各类AI应用将进一步推动算力需求的增长。
二、智算中心向超级池化发展
- 新型数据中心：智算中心以GPU、AI加速卡等智能算力为核心，随着大模型进入万亿规模，算力、显存、互联需求再次升级，智算中心将走向超级池化阶段。
- 新挑战：超级池化对设备形态、互联方案、存储、平台、散热等维度提出了新的要求，智算中心需要应对这些挑战。
三、网络互联：节点内外多方案并存
- 节点内方案：私有方案以英伟达NVLink为代表，支持GPU间无缝高速通信；开放技术方案则以OAM和UBB为主，提供通用的AI扣卡模组形态和基板拓扑结构设计规范。
- 节点间方案：主要方案包括Infiniband和RoCEv2。Infiniband在网络性能、集群规模、运维等方面具备显著优势；RoCEv2则是一个纯分布式的网络解决方案。
四、投资展望
- 新型智算中心趋势：AI大模型的参数量和训练数据量的快速增长对数据中心的计算、存储、网络等提出了新的要求，新型智算中心是产业发展的必然趋势。
- 网络互联新要求：AI大模型需要部署在高速互联的多个AI芯片上，卡间或节点间不仅有训练数据通信，还有模型梯度的频繁传递，这对智算中心的网络互联提出了新的要求。
报告节选
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