AI时代网络的重要性与创新方向

网络在AI大模型时代扮演着关键角色。随着模型规模快速增长,多服务器集群成为解决模型训练的主要方式,这构成了网络在AI时代"上位"的基础。相较于过去主要用于传输数据,如今网络更多地用于同步显卡间的模型参数,对网络的密度和容量提出了更高要求。

大模型训练面临三大挑战:

1. 日益庞大的模型体积:训练耗时与模型参数量和数据规模正相关,与计算速率负相关。提升计算效率成为缩短训练时间的关键,而扩大设备数量和提高并行效率直接决定了算力。

2. 多卡同步的复杂沟通:模型切分到单卡后,每次计算都需要进行对齐。All-to-All等操作对网络传输和交换提出了更高要求。

3. 愈发昂贵的故障成本:大模型训练往往持续数月,中断可能导致回退数天重新训练,造成巨大损失。现代AI网络已成为堪比飞机、航母等的人类系统工程能力结晶。

网络创新主要围绕三个方向:

1. 通信介质的更迭:光模块、铜缆和硅基互联各有优势,正在探索降本和性能提升。

2. 网络协议的竞争:片间通信协议与显卡强绑定,节点间通信则主要是IB与以太网的竞争。

3. 网络架构的变化:叶脊架构面临挑战,新架构如Dragonfly和rail-only等有望成为超大集群的演进方向。

投资建议关注通信系统核心环节和创新环节的相关公司。整体来看,AI时代网络的创新将围绕"降本"、"开放"和算力规模的平衡展开,持续推动通信技术的进步。