人工智能技術以及大語言模型（LLM）應用的普及，對于算力的需求激增，也推動了各國對于數(shù)據中心的建設。其中，作為數(shù)據中心的一種，智算中心由于其具有的強大數(shù)據處理能力和智能計算能力，正成為最受關注的數(shù)字基礎設施。

什么是智算中心？

那什么是智算中心呢？根據工信部印發(fā)的《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》，智算中心是指通過使用大規(guī)模異構算力資源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要為人工智能應用（如人工智能深度學習模型開發(fā)、模型訓練和模型推理等場景）提供所需算力、數(shù)據和算法的設施。

康普企業(yè)網絡大中華區(qū)技術總監(jiān)吳健則認為，從國際角度來講，智算中心（即所謂的AI DC）還沒有一個專門的定義。在中國市場則被定義為一個新的品類，它是數(shù)據中心的一類，即在數(shù)據中心中為了完成大模型的訓練和推理，部署了GPU的服務器，這樣的數(shù)據中心就稱之為智算中心。而且，數(shù)據中心中GPU服務器的占比將越來越高，在2027-2028年前后，GPU服務器數(shù)量將超過CPU服務器的數(shù)量。

據悉，目前已經建成或正在建的智算中心普遍擁有約100PFLOPS左右的智能計算能力，可為各類應用場景提供強大的支持。據IDC的不完全統(tǒng)計，到2024年5月下旬，我國共建設了283座智算中心，其中超過一半處于開工/在建狀態(tài)，已投產/運營的達到89座，占比31.45%。

智算中心三要素及網絡互連技術

算力、網絡和數(shù)據是完成智算的三個要素。其中，數(shù)據是智算需要處理的對象；算力是指處理計算的芯片（如CPU和GPU等）的能力。CPU和GPU它們處理數(shù)據的方式是不同的，CPU一次只能處理一個復雜的任務，而GPU則采用并行計算，一次可以處理多個簡單的任務。如上所述，在智算中心中，GPU的數(shù)量大幅增長，而其采用的并行計算方式，也大幅提高了算力。算力提高了，也就需要配套的傳輸網絡與之相匹配。

吳健表示：“GPU算力每年翻兩倍，10年就要翻1000倍。那也就預示著，網絡也應該10年翻1000倍才能與之相匹配。所以，目前的網路已經滯后于算力。智算中心隨著GPU的應用，它需要一個高可靠、高帶寬、低延時的無損網絡?！?/p>

所以，隨著智算的快速推進，400G以上網絡的占比將占主導地位，包括400G、800G和1.6T。

目前，智算中心采用的網絡互連技術主要為InfiniBand（IB）和以太網。吳健表示：“AI需要IB和以太網兩種網路設備來支撐。目前，這兩種技術的速率發(fā)展較為同步，都會快速進入到800G、1.6T。但IB在整個智算中的效率、穩(wěn)定性要比以太網好一些?！?/p>

從物理層而言，IB和以太網是一樣的，但IB和以太網使用的交換機則是不同的。很多人認為，以太網可能無法跟上IB的演進速度，因為IB是一個無損網絡，而以太網則不是一個專用網絡，很難做到無損。吳健表示：“目前，從協(xié)議層和硬件層面進行一些技術的優(yōu)化，以太網也可以做到無損了?！?/p>

所以，未來，吳健認為，至少在中國市場，以太網取代IB是勢在必行的。

智算中心組網

智算中心的組網主要分為前端網絡和后端網絡。前端網絡是指智算中心和外部的互連，即將智算中心計算的結果通過前端網絡傳輸出去；而后端網絡則是指GPU之間的互連。

與傳統(tǒng)網絡相比，智算中心的前端網絡沒有多大變化，但后端網絡變得特別的龐大，涉及AI集群內的互連以及AI集群間的互連。智算中心中的網絡需要高帶寬、低損耗、低延時以及高密度的連接，可以未來還將需要更小尺寸的連接器進行連接，并解決回波損耗等問題。

這些網絡都是由線纜連接而成，未來，隨著網絡速率的提高，光線的數(shù)量將會提高。在整個AI集群中，除了光纖布線，還有線槽，以及銅纜連接等。

吳健表示：“康普在AI布線市場已經布局多年，已取得了非常大的成功，包括一些萬卡集群以及一些高性能的布線系統(tǒng)，康普都能提供對應的解決方案?！?/p>

康普的布線解決方案不僅滿足客戶當下的需求，也能幫助他們實現(xiàn)長期規(guī)劃。吳健表示：“目前國內數(shù)據中心的設計相對來說還比較缺乏前瞻性，只進行一兩年的規(guī)劃，而不考慮長遠使用，這其實很浪費材料，不環(huán)保?！?/p>

康普企業(yè)網絡大中華區(qū)總經理兼副總裁陳嵐表示：“現(xiàn)在很多數(shù)據中心的項目將布線做成了次拋型，這是很不環(huán)保的。網絡基礎架構采用結構化布線，雖然初次成本可能稍微高一點，但后續(xù)升級、擴展以及維護的成本很低，且使用的生命周期很長，從長遠來看反而節(jié)省了成本?！?/p>

寫在最后

隨著人工智能以及大語言模型等技術的飛速發(fā)展，對于算力的需求大幅增長，而網絡作為支撐這些技術的傳輸“骨干”，也需要齊頭并進。而在整個網絡基礎設備的構建中，布線雖然是不太起眼的一部分，但它可以說是智算中心的“血管”，起著舉足輕重的作用。而隨著對更環(huán)保化、更據經濟效益的布線方式需求的增長，結構化布線或許會是未來智算中心布線的主流方式。對于布線供應商來說，著眼現(xiàn)在，布局未來，才能在這一波AI浪潮中立于潮頭。