建構「AI 工廠」的設計與協議演進
為何重要
AI 工廠運算模式從 HPC 雲端轉向專用訓練節點的趨勢，意味著基礎建設需求從封裝層級延伸至網路協定層面。新興標準如 Ultra Ethernet 的確立，將決定未來資料中心在處理大模型訓練時的能效比與擴充套件性。
資料中心已從傳統高運算虛擬化，轉型為以 GPU 和 XPU 為主流的高效能場景，並發展出專門處理龐大延伸訓練任務的「AI 工廠」。
- AI 工廠的設計核心在於頻寬優先與延遲決定性的網格網路、能源感知的記憶體層級，以及可擴充套件的多晶片整合。
- 解決資料傳輸瓶頸的關鍵在於新一代通訊協議的匯入，如 Ultra Accelerator Link (UALink)、Scale-Up Ethernet (SUE)、NVLink 以及 Ultra Ethernet。