Tesla A100 人工智能集群数据中央
人工智能（AI）集群的底层网络是支持大规模分布式打算的关键。以下是一些核心要点：
英伟达 QM8700 Infiniband 交流机
高性能网络：AI 集群须要高带宽、低延迟的网络来支持大量数据的传输。NVIDIA 的 Quantum InfiniBand 和 Spectrum-X 是常见的高性能网络办理方案。RDMA（远程直接内存访问）：这是一种许可直接从一个打算机的内存访问另一台打算机内存的技能，极大地减少了数据传输的延迟。动态路由和拥塞掌握：为了确保数据传输的高效和稳定，AI 集群网络常日采取动态路由和拥塞掌握技能。网络架构设计：大规模 AI 集群的网络设计须要考虑接入带宽、通信算法和任务调度等多个方面，以确保高性能和高可用性。安全性和性能隔离：在多用户环境中，确保不同用户和任务之间的性能隔离和数据安全也是网络设计的主要方面。常见的 AI 集群网络拓扑构造包括以下几种：
对付大规模 AI 演习，Spine-Leaf 和 Fat-Tree 拓扑构造是最常见和适用的选择：
Spine-Leaf：这种构造供应高带宽和低延迟，所有 Leaf 交流机都连接到所有 Spine 交流机，确保了网络的高可用性和扩展性。Spine-Leaf 网络架构图
Fat-Tree：这种拓扑构造类似于树形构造，但在每个层级上都有多个交流机，供应冗余路径和高带宽，适用于大规模数据中央。Fat-Tree 网络架构图
构建强大的 AI 集群还须要综合考虑硬件选择：
英伟达人工智能 HGX 平台
GPU：选择高性能 GPU，如 NVIDIA A100 或 H100，它们供应强大的打算能力和高带宽内存。CPU：每个节点须要配备足够的 CPU 来支持 GPU 的打算能力。当代多核处理器是空想选择。内存：每个节点至少须要 24 GB 的内存，详细需求取决于运用处景。存储：利用高速 SSD 或 NVMe 存储，以确保数据的快速读取和写入。网络接口：采取高速网络接口，如 InfiniBand 或 100/200/400/800 GbE（RoCE），以支持 GPU 之间的高速通信。个中，光网络在 AI 集群中扮演着至关主要的角色，紧张有以下几个无与伦比的上风：
1. 高带宽和低延迟光网络供应了极高的带宽和低延迟，能够知足 AI 演习过程中大量数据传输的需求。这对付须要快速处理和传输大规模数据的 AI 运用尤为主要。
2. 能效和本钱效益光网络比较传统电网络具有更高的能效，能够显著降落数据中央的能耗和运营本钱。这对付大规模 AI 集群的可持续发展至关主要。
3. 可扩展性光网络具有良好的可扩展性，能够轻松应对 AI 集群规模的扩展需求。随着 AI 模型和数据集的不断增长，光网络可以供应所需的扩展能力。
4. 可靠性和稳定性光网络的高可靠性和稳定性确保了 AI 集群在高负载下的稳定运行，减少了因网络故障导致的演习中断和性能低落。
5. 支持前辈技能光网络能够支持如 RDMA（远程直接内存访问）等前辈技能，进一步提升数据传输效率和降落延迟。
光网络紧张包括有源部件和无源部件，有源部件紧张是高速光模块，无源部件紧张是高密度光连接跳线、高密度光纤配线架、以及综合布线方案等。
有源高速光模块技能将持续引领 AI 集群的底层光互联升级：
AI 集群底层光互连的技能改造
以下是两个详细的 AI 集群光网络支配案例：
1. 英伟达 A100 网络配置下的 200G/800G 光模块需求（ATOP华拓）：
2. 英伟达 H100 网络配置下的 400G/800G 光模块需求（ATOP华拓）：
800G OSFP DR8/SR8 光模块（ATOP华拓）：
除了有源光模块，无源光连接线缆、光纤配线架、以及光缆综合布线方案等都是影响光网络性能的不可忽略的部分：
MTP/MPO Cable （Adtek爱德泰）：
高密光纤配线架（Adtek爱德泰）：
随着人工智能集群在性能和规模上的持续加强，光网络确保了高效、稳定和可扩展的打算环境，将在 AI 集群中发挥越来越主要的浸染。如果您有更多详细问题，请在评论区留言。