今天分享的是：2024新型智算中心改造报告：网络成大模型训练瓶颈，节点内外多方案并存

报告共计：24页

AI算力革命：大模型如何重塑智算中心“神经网络”

网络带宽正成为万亿参数模型的隐形天花板

随着ChatGPT、Sora等大模型掀起全球AI浪潮，一场围绕智能算力基础设施的深层变革正在发生。国信证券最新报告揭示，大模型训练与推理需求的爆炸式增长，正推动传统数据中心向“新型智算中心”全面升级，而网络互联技术已成为制约AI算力效率的关键瓶颈。

一、智能算力需求：从“线性增长”到“指数爆发”

大模型对算力的吞噬远超想象：

模型参数量激增：千亿级模型已成常态，万亿参数成为新目标。谷歌与斯坦福大学研究显示，模型能力存在“涌现”现象——只有当参数量和数据量突破临界点（如百亿至千亿级），AI才会产生质的飞跃。

训练与推理双重压力：单个模型的迭代需要更大数据集和更高算力支撑；同时，文生图、文生视频等多模态模型爆发，以及企业自研大模型的浪潮，共同推高算力需求。更关键的是，随着AI应用普及，用户激增带来的推理算力需求正以惊人速度增长。数据显示，全球智能算力规模近年增长数倍，中国市场增速尤为显著。

二、智算中心进化：从“集群”走向“超级池化”

为应对大模型挑战，智算中心正经历形态重构：

核心定义：以GPU、AI加速卡为核心，提供算力、数据与算法服务的集约化设施（如中国移动“三层两域”架构）。

演进路径：

集群时期（当前）：千亿级模型催生8卡服务器主流形态，节点内依赖NVLink等高速总线，节点间采用100G/200G无损网络。存储向融合化发展，散热从风冷转向液冷。

超级池化时期（2025起）：万亿模型需“百卡级超级服务器”，通过统一协议实现CPU、GPU、存储的池化互联，外部采用400G超高速交换网络。内存池化、算力原生平台、浸没式液冷将成为标配，突破单机算力极限。

三、网络互联：大模型训练的“生死时速”

当模型参数远超单卡算力，分布式并行训练成为唯一选择，而网络性能直接决定训练效率：

通信瓶颈凸显：传统中小模型仅需单卡或节点内数据并行，通信需求低；而大模型需将数据和模型“切块”分布到数百张卡上，卡间需高频传递梯度数据。张量并行（TP）等策略要求几百GB/s的超高带宽，传统PCIe总线彻底失效。

节点内互联方案：

英伟达NVLink：第五代技术实现1,800GB/s带宽，支持576个GPU无缝通信，通过NVSwitch芯片构建全互联拓扑，时延极低但属封闭生态。

开放标准OAM/UBB：由OCP组织推动，定义通用AI加速卡模组（OAM）和基板规范（UBB），支持8卡全互联或混合立方拓扑，降低多芯片适配成本，促进国产芯片生态。

节点间互联对决：

InfiniBand：原生无损网络（基于Credit流控），端到端时延仅2微秒，支持万卡集群规模，技术成熟但成本高昂，英伟达占据主导。

RoCEv2：基于以太网的分布式方案，时延约5微秒，依赖PFC/ECN流控机制，单集群支持千卡级，成本较低且华为、新华三等厂商可提供方案，但超大规模下性能弱于InfiniBand。

四、未来战场：超高速互联与生态竞争

智算中心的竞争本质是“连接效率”的竞争：

协议融合：超级池化阶段需打破CPU、GPU、存储的协议壁垒，CXL等新互联标准有望统一内存池化。

国产化机遇：英伟达NVLink+InfiniBand组合虽强，但OAM/UBB开放生态及RoCEv2方案为国产芯片与网络设备商打开突破口。

软硬件协同：算力原生平台成为关键，通过软件层屏蔽硬件差异，实现万卡集群的跨架构调度。

这场静悄悄的“神经网络”升级，将决定各国AI竞赛的底层战力。当大模型突破万亿参数，只有打破网络带宽的枷锁，智能算力才能真正释放其洪荒之力——未来的AI霸主，必属于那些能驾驭“超级算力池”的先行者。

以下为报告节选内容

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