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【ITBEAR】9月11日消息，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI組網(wǎng)結(jié)構(gòu)的變化趨勢日益成為業(yè)界關(guān)注的焦點。近日，興業(yè)證券發(fā)布了一份題為《AI深度洞察系列報告（三）：Scale up與Scale out組網(wǎng)變化趨勢如何看？》的研究報告，深入探討了這一問題及其對算力產(chǎn)業(yè)鏈投資機會的影響。
報告指出，在AI大模型訓練領(lǐng)域，分布式并行訓練架構(gòu)已成為主流，其中張量并行對通信的要求尤為突出。隨著模型規(guī)模的不斷擴大，服務器內(nèi)帶寬需求也在迅猛增長。為滿足這一需求，建立更大帶寬的超節(jié)點已成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。
據(jù)ITBEAR了解，超節(jié)點的規(guī)模設(shè)計正由GPU廠商和云服務商共同推動。以英偉達為例，其超節(jié)點規(guī)模在不斷升級，以適應日益增長的算力需求。同時，谷歌也在通過擴大超節(jié)點Pod規(guī)模來降低數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)（DCN）的帶寬要求。此外，UALink聯(lián)盟也在積極推動超節(jié)點規(guī)模的進一步提升。
在Scale up方面，除了帶寬提升外，互聯(lián)密度的增加也是一個重要趨勢。英偉達等廠商正在采用先進的互聯(lián)技術(shù)，如NVL GB200方案和NVLINK協(xié)議，以提升機柜內(nèi)部的互聯(lián)帶寬。目前，銅互聯(lián)方式仍占主導地位，但長期來看，光互聯(lián)技術(shù)有望取代銅互聯(lián)，成為未來的主流互聯(lián)方式。
另一方面，Scale out的發(fā)展則主要體現(xiàn)在集群規(guī)模的擴大上。受Scaling Laws法則的驅(qū)動，AI大模型的硬件部署正朝著更大集群的方向發(fā)展。目前，AI集群規(guī)模已進入10萬卡階段，以太網(wǎng)組網(wǎng)在AI集群中的應用也正在加速落地。
報告還提到，字節(jié)跳動和meta等科技巨頭已經(jīng)采用以太網(wǎng)技術(shù)來搭建AI集群。同時，博通等廠商也在不斷升級其以太網(wǎng)交換芯片，以滿足不斷增長的市場需求。英偉達也強調(diào)了以太網(wǎng)方案在AI集群部署中的重要性。
此外，隨著AI集群規(guī)模的擴大，交換機和光模塊等配套設(shè)施的需求也在不斷增加。Arista等公司針對AI需求提出了不同的交換機互聯(lián)方案，通過提升交換機端口數(shù)來推動Scale out規(guī)模的進一步提升。同時，光模塊的總需求也與算力需求成正比，保持向上趨勢。硅光技術(shù)有望在未來逐步從可插拔硅光形式過渡到CPO形式，并在1.6T光模塊階段實現(xiàn)滲透率的提升。
綜上所述，AI組網(wǎng)正朝著更大規(guī)模集群的方向發(fā)展，Scale up和Scale out兩大趨勢共同推動了AI算力產(chǎn)業(yè)鏈的不斷進步。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和市場需求的持續(xù)增長，相關(guān)產(chǎn)業(yè)將迎來更多的投資機會和發(fā)展空間。
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