AI时代网络的重要性与创新方向

随着大模型规模快速扩大，网络已成为AI时代的关键环节。本文将探讨网络需求的来源、通信协议的演进以及网络硬件的创新方向。

网络需求的来源

1. 模型体积与单卡上限差距扩大，需要多服务器集群解决训练问题。

2. 网络用于同步显卡间模型参数,对网络密度和容量提出更高要求。

3. 训练耗时与计算速率密切相关,通过扩大设备数和并行效率来提升算力。

4. 多卡同步需要频繁的参数对齐操作,对网络传输提出更高要求。

5. 训练中断会造成巨大损失,网络故障成本高昂。

通信协议的演进

1. 节点内通信协议:PCIe、NVLink、Infinity Fabric等,是厂商核心壁垒。

2. 节点间通信协议:InfiniBand和以太网RoCE协议族,支持RDMA功能。

3. IB协议与RoCE协议的竞争,反映了GPU厂商的话语权之争。

4. 超以太网联盟的成立,旨在打造开放、灵活、高性能的网络协议。

网络硬件的创新方向

1. 传输介质:光、铜、硅的竞争,短期内铜线仍有优势,长期光进铜退趋势不变。

2. 光模块创新:LPO/LRO、硅光、薄膜铌酸锂等技术降低成本。

3. 交换机:光交换机兴起,电交换机芯片持续创新。

4. 网络架构:从叶脊架构向Dragonfly、Rail-only等新架构演进。

5. 数据中心集群:探索跨数据中心的算力互联方案。

投资建议

1. 关注通信系统核心环节:中际旭创、新易盛、天孚通信、沪电股份等。

2. 跟踪创新环节:长飞光纤、中天科技、亨通光电、盛科通信等。

3. 关注新技术带来的产业机会,如铜缆、特种光纤、国产交换机等。