英伟达的又一场“阳谋”

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文章摘要

过去二十年，数据中心的性能进步主要依赖于计算芯片的演进，但生成式AI时代的到来使算力体系被网络重新定义。在大模型训练中，GPU间的通信延迟与带宽瓶颈已成为训练效率的关键约束，尤其是当模型参数突破万亿级时，必须依赖数千甚至数万张GPU的并行协同。这一背景下，网络的重要性愈发凸显。Meta和Oracle近期选择NVIDIA Spectrum-X以太网交换机及相关技术，标志着以太网向AI专用互连迈出重要一步，同时也反映了英伟达加速渗透开放以太网生态的战略意图。

Spectrum-X是以太网AI化的代表，专为解决AI训练中的网络挑战而设计。传统以太网在AI场景下面临尾延迟、丢包率、流量调度等问题，而Spectrum-X通过四大核心改进实现了突破：一是打造无损以太网，利用RoCE、PFC和DDP技术确保端到端无损传输；二是采用自适应路由与分包调度技术，动态选择最优路径以应对AI工作负载中的“象流”问题；三是通过硬件级带内遥测和流量节流实现亚微秒级拥塞控制；四是提供性能隔离与安全机制，确保多租户环境下的公平性和数据安全。这些改进使以太网首次具备接近InfiniBand的传输确定性。

Meta和Oracle在采用Spectrum-X时选择了不同的落地策略。Meta侧重于开放可编排的网络平台，将Spectrum系列与开源交换机设计结合，以支持其面向数十亿用户的生成式AI服务。而Oracle则将其作为互联骨干，目标是构建统一的可编排超算平台，为企业客户提供端到端的训练与推理服务。两者的共同点在于认识到网络层对算力实际转化效率的决定性作用。

Spectrum-X的推出对以太网行业结构形成了“降维打击”。它并非单一交换机产品，而是将交换机ASIC、SuperNIC和BlueField-3 DPU绑定为软硬一体生态，实现了计算-网络-存储的垂直闭环。这一战略直接冲击了数据中心以太网芯片厂商（如Broadcom、Marvell）、传统网络设备供应商（如Cisco、Arista）以及专注互连的初创企业。英伟达通过垂直整合，迫使这些厂商要么融入其生态，要么面临边缘化风险。

与此同时，英伟达的InfiniBand技术仍稳坐高性能计算的王座。InfiniBand凭借无损传输、超低延迟和原生RDMA等特性，成为大模型训练时代的“通信主干”。最新的Quantum-2平台进一步提升了带宽和端口密度，并通过SHARP技术实现网络内计算，使网络本身成为协处理器。然而，InfiniBand的封闭性也引发了成本高、生态受限等担忧，促使以太网阵营通过超以太网联盟推动开放标准的反击。

英伟达通过InfiniBand和Spectrum-X构建了双轨系统，分别在封闭与开放生态中占据主导地位。这一战略不仅巩固了其在AI网络领域的优势，也重新定义了数据中心的基础架构。正如英伟达白皮书所述：“AI时代的算力，不再在芯片之间，而在连接之中。”网络性能已成为决定算力实际价值的关键因素，而英伟达正通过技术创新和生态整合，牢牢把握这一核心环节。