AI時代網路的重要性與創新方向

隨着大模型規模快速擴大，網路已成爲AI時代的關鍵環節。本文將探討網路需求的來源、通信協議的演進以及網路硬件的創新方向。

網路需求的來源

1. 模型體積與單卡上限差距擴大，需要多服務器集羣解決訓練問題。

2. 網路用於同步顯卡間模型參數,對網路密度和容量提出更高要求。

3. 訓練耗時與計算速率密切相關,通過擴大設備數和並行效率來提升算力。

4. 多卡同步需要頻繁的參數對齊操作,對網路傳輸提出更高要求。

5. 訓練中斷會造成巨大損失,網路故障成本高昂。

通信協議的演進

1. 節點內通信協議:PCIe、NVLink、Infinity Fabric等,是廠商核心壁壘。

2. 節點間通信協議:InfiniBand和以太網RoCE協議族,支持RDMA功能。

3. IB協議與RoCE協議的競爭,反映了GPU廠商的話語權之爭。

4. 超以太網聯盟的成立,旨在打造開放、靈活、高性能的網路協議。

網路硬件的創新方向

1. 傳輸介質:光、銅、硅的競爭,短期內銅線仍有優勢,長期光進銅退趨勢不變。

2. 光模塊創新:LPO/LRO、硅光、薄膜鈮酸鋰等技術降低成本。

3. 交換機:光交換機興起,電交換機芯片持續創新。

4. 網路架構:從葉脊架構向Dragonfly、Rail-only等新架構演進。

5. 數據中心集羣:探索跨數據中心的算力互聯方案。

投資建議

1. 關注通信系統核心環節:中際旭創、新易盛、天孚通信、滬電股份等。

2. 跟蹤創新環節:長飛光纖、中天科技、亨通光電、盛科通信等。

3. 關注新技術帶來的產業機會,如銅纜、特種光纖、國產交換機等。