電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）近一段時間以來，DeepSeek現(xiàn)象級爆火引發(fā)產(chǎn)業(yè)對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設的思考和爭議。在訓練端，DeepSeek以開源模型通過算法優(yōu)化（如稀疏計算、動態(tài)架構）降低了訓練成本，使得企業(yè)能夠以低成本實現(xiàn)高性能AI大模型的訓練；在推理端，DeepSeek加速了AI應用從訓練向推理階段的遷移。因此，有觀點稱，DeepSeek之后算力需求將放緩。不過，更多的國內外機構和研報認為，DeepSeek降低了AI應用的門檻，將加速AI大模型應用落地，吸引更多的企業(yè)進入這個賽道，算力需求仍將繼續(xù)增長，不過需求重心從“單卡峰值性能”轉向“集群能效優(yōu)化”。比如，SemiAnalysis預測，全球數(shù)據(jù)中心容量將從2023年的49GW增長至2026年的96GW，其中新建智算中心容量將占增量的85%。近日，全球四大巨頭（Meta、亞馬遜、微軟及）公布的2025 AI基礎設施支出總計超3000億美元，相比2024年增長30%。

（數(shù)據(jù)來源：科技巨頭公開披露報告）

奇異摩爾創(chuàng)始人兼CEO田陌晨表示：“‘Scaling Law’依然在延續(xù)。從Transformer的獨領風騷到MoE專家模型的創(chuàng)新突圍，AI領域正邁向萬億、甚至十萬億參數(shù)規(guī)模的AI大模型訓練時代。DeepSeek-R1推理模型的問世離不開基礎模型Deepseek-V3的龐大訓練積累。在這一背景下，強大的算力集群依然是支撐AI的基石。而如何提高集群的線性加速比，一直是產(chǎn)業(yè)的核心話題。與此同時，AI算力網(wǎng)絡的重要性日益凸顯，它讓數(shù)據(jù)在集群中各個層面、各個維度上都能夠快速傳輸，實現(xiàn)各節(jié)點資源的高效調動?！?/p>

（圖：奇異摩爾創(chuàng)始人兼CEO田陌晨）

為此，作為行業(yè)領先的AI網(wǎng)絡全棧式互聯(lián)產(chǎn)品及解決方案提供商，奇異摩爾給出了一套極具競爭力的解決方案——基于高性能RDMA和Chiplet技術，利用“Scale Out”“Scale Up”“Scale Inside”三大理念，提升算力基礎設施在網(wǎng)間、片間和片內的傳輸效率，為智能算力發(fā)展賦能。

Scale Out——打破系統(tǒng)傳輸瓶頸

DeepSeek的成功證明了開源模型相較于閉源模型具有一定的優(yōu)越性，隨著模型的智能化趨勢演進，模型體量的增加仍然會是行業(yè)發(fā)展的主要趨勢之一。為了完成千億、萬億參數(shù)規(guī)模AI大模型的訓練任務，通用的做法一般會采用Tensor并行（TP）、Pipeline并行（PP）、和Data并行（DP）策略來拆分訓練任務。隨著MoE（Mixture of Experts，混合專家）模型的出現(xiàn)，除了涉及上述并行策略外，還引入了專家并行(EP)。其中，EP和TP通信數(shù)據(jù)開銷較大，主要通過Scale Up互聯(lián)方式應對。DP和PP并行計算的通信開銷相對較小，主要通過Scale Out互聯(lián)方式應對。

因而，如下圖所示，當下主流的萬卡集群里存在兩種互聯(lián)域——GPU南向Scale Up互聯(lián)域（Scale Up Domain，SUD）和GPU北向Scale Out互聯(lián)域（Scale Out Domain，SOD）。田陌晨強調：“以Scale Up和Scale Out雙擎驅動方式構建大規(guī)模、高效的智算集群，是應對算力需求爆發(fā)的有效手段?！?/p>

智算集群里的Scale Up和Scale Out

在這個集群網(wǎng)絡中，Scale Out專注于橫向/水平的擴展，強調通過增加更多計算節(jié)點實現(xiàn)集群規(guī)模的擴展。當前，遠程直接內存訪問（RDMA）已經(jīng)成為構建Scale Out網(wǎng)絡的主流選擇。作為一種host-offload/host-bypass技術，RDMA提供了從一臺計算機內存到另一臺計算機內存的直接訪問，具有低延遲、高帶寬的特性，在大規(guī)模集群中扮演著重要的角色。如下圖所示，RDMA主要包含InfiniBand（IB）、基于以太網(wǎng)的RoCE和基于TCP/IP的iWARP。其中，IB和以太網(wǎng)RDMA是算力集群里應用最廣泛的技術。

RDMA應用和實現(xiàn)方式（來源：知乎 @Savir）

IB是專門為RDMA開發(fā)的一種網(wǎng)絡通信技術，具有高帶寬、低延遲等優(yōu)勢，且IB默認是無損網(wǎng)絡，無需特殊設置。得益于這些優(yōu)勢，過往IB在Scale Out網(wǎng)絡構建中占據(jù)主導地位。然而，IB需要專門支持該技術的網(wǎng)卡和交換機，價格是傳統(tǒng)網(wǎng)絡的5-10倍，成本相對較高，且IB交換機交期較長。同時，IB兼容性差，難以和大多數(shù)以太網(wǎng)設備兼容，例如網(wǎng)卡、線纜、交換機和路由器等，無法成為行業(yè)統(tǒng)一的發(fā)展路線。

隨著集群規(guī)模增大，以太網(wǎng)RDMA獲得了主流廠商的廣泛支持。以太網(wǎng)RDMA同樣具有高速率、高帶寬、CPU負載低等優(yōu)勢，在低時延和無損網(wǎng)絡特性方面也已經(jīng)和IB性能持平。同時，以太網(wǎng)RDMA具有更好的開放性、兼容性和統(tǒng)一性，更利于做大規(guī)模的組網(wǎng)集群。從一些行業(yè)代表性案例來看，如字節(jié)跳動的萬卡集群，Meta公司的數(shù)萬卡集群，以及特斯拉希望打造的十萬卡集群，都一致選擇了以太網(wǎng)方案。此外，因為硬件通用和運維簡單，以太網(wǎng)RDMA方案更具性價比。

雖然以太網(wǎng)RDMA已經(jīng)被公認是未來Scale Out的大趨勢，不過田陌晨指出：“如果是基于RoCEv2構建方案仍存在一些問題，比如亂序需要重傳，負載分擔不完美，存在Go-back-N問題，以及DCQCN 部署調優(yōu)復雜等。在萬卡和十萬卡集群中，業(yè)界需要增強型以太網(wǎng)RDMA以應對上述這些挑戰(zhàn)，超以太網(wǎng)傳輸(Ultra Ethernet Transport，UET)便是下一代AI計算和HPC里的關鍵技術。”

為了能夠進一步發(fā)揮以太網(wǎng)和RDMA技術的潛能，博通、思科、Arista、微軟、Meta等公司牽頭成立了超以太網(wǎng)聯(lián)盟（UEC）。如下圖所示，在UEC規(guī)范1.0的預覽版本中，UEC從軟件API、運輸層、鏈路層、網(wǎng)絡安全和擁塞控制等方面對Transport Layer傳輸層做了全面的優(yōu)化，關鍵功能包括FEC（前向糾錯）統(tǒng)計、鏈路層重傳（LLR）、多路徑報文噴發(fā)、新一代擁塞控制、靈活排序、端到端遙測、交換機卸載等。根據(jù)AMD方面的數(shù)據(jù)，UEC就緒（UEC-ready）系統(tǒng)能夠提供比傳統(tǒng)RoCEv2系統(tǒng)高出5-6倍的性能。

UEC規(guī)范1.0示意圖（來源：UEC）

田陌晨表示：“UEC是專門為AI網(wǎng)絡Scale Out互聯(lián)成立的國際聯(lián)盟，致力于通過Modernized RDMA優(yōu)化AI和HPC工作負載。借助UEC的關鍵性能，Scale Out網(wǎng)絡能夠充分利用系統(tǒng)內所有可用的傳輸路徑，并最小化網(wǎng)絡擁塞。當前基于RDMA RoCE的解決方案未來也可以通過踐行UEC聯(lián)盟的標準升級各自的以太網(wǎng)產(chǎn)品方案，打造更大規(guī)模的無損集群通信?！?/p>

奇異摩爾打造的Kiwi NDSA-SNIC AI原生智能網(wǎng)卡便是一款UEC就緒方案，性能比肩全球標桿ASIC產(chǎn)品。Kiwi NDSA SmartNIC提供領先行業(yè)的高性能，支持高達800Gbps的傳輸帶寬，提供低至μs級的數(shù)據(jù)傳輸延時，滿足當前數(shù)據(jù)中心行業(yè)400Gbps-800Gbps升級需求，可實現(xiàn)Tb級別萬卡集群間無損數(shù)據(jù)傳輸。

奇異摩爾Kiwi NDSA-SNIC AI原生智能網(wǎng)卡方案（來源：奇異摩爾）

借助UEC就緒RDMA中的路徑感知擁塞控制、有序消息傳遞、選擇性確認重傳、自適應路由及數(shù)據(jù)包噴灑等關鍵功能，Kiwi NDSA-SNIC能夠充分保障AI網(wǎng)絡間數(shù)據(jù)的穩(wěn)定傳輸。比如，Kiwi NDSA-SNIC提供的自適應路由及數(shù)據(jù)包噴灑功能可以充分發(fā)揮高速網(wǎng)絡的性能，支持高級分組噴灑，提供多路徑數(shù)據(jù)包傳送和細粒度負載平衡，有效應對傳輸擁塞。相同用例還有：通過有序消息傳遞（In-Order Message Delivery）來降低系統(tǒng)延遲，通過路徑感知擁塞控制（Path Aware Congestion Control）來優(yōu)化多個路徑的數(shù)據(jù)包流，等等。

此外，Kiwi NDSA-SNIC還擁有很多其他的關鍵特性。比如，Kiwi NDSA-SNIC具有出色的高并發(fā)特性，支持多達數(shù)百萬個隊列對，可擴展內存空間達到GB；Kiwi NDSA-SNIC具有可編程性，可應對各種網(wǎng)絡任務加速，為Scale Out網(wǎng)絡帶來持續(xù)創(chuàng)新的功能，并保證與未來的行業(yè)標準無縫兼容。

綜合而言，奇異摩爾的Kiwi NDSA-SNIC AI原生智能網(wǎng)卡是一個擁有高性能、可編程的Scale Out網(wǎng)絡引擎，將開啟AI網(wǎng)絡 Scale Out發(fā)展的新篇章。田陌晨稱：“當前，奇異摩爾已經(jīng)成為UEC聯(lián)盟成員。隨著以太網(wǎng)逐漸過渡到超以太網(wǎng)，奇異摩爾愿攜手聯(lián)盟伙伴共同探討并踐行Scale Out相關標準的制定和完善，并第一時間為行業(yè)帶來性能領先的UEC方案，推動AI網(wǎng)絡 Scale Out技術向前發(fā)展。”

奇異摩爾UEC會員（來源：UEC官網(wǎng)）

Scale Up——讓計算芯片配合更高效

和橫向/水平擴展的Scale Out不同，Scale Up是垂直/向上擴展，目標是打造機內高帶寬互聯(lián)的超節(jié)點。上述提到，TP張量并行以及EP專家并行需要更高的帶寬和更低的時延來進行全局同步。通過Scale Up的方式，將更多的算力芯片GPU集中到一個節(jié)點上，是非常有效的應對方式。如今的Scale Up實際上就是一個以超高帶寬為核心的機內GPU-GPU組網(wǎng)方式，還有一個名稱是超帶寬域（HBD，High Bandwidth Domain）。

英偉達GB200 NVL72的推出引領著國內外AI網(wǎng)絡生態(tài)對HBD技術的廣泛探討。英偉達GB200NVL72服務器是一個典型的超大HBD，實現(xiàn)了36組GB200（36個Grace CPU，72個B200 GPU）之間的超高帶寬互聯(lián)。在這個HBD系統(tǒng)里，第五代 NVLink是最關鍵的，它能夠提供GPU-GPU之間雙向1.8TB的傳輸速率，使得這個HBD系統(tǒng)可以作為一個大型GPU去使用，訓練效率相較于H100系統(tǒng)提升了4倍，能效提升了25倍。

NVL72互聯(lián)架構(來源：英偉達)

和IB一樣，NVLink也是由英偉達主導，雖然性能強勁但是生態(tài)封閉，只服務于英偉達的高端GPU。由于沒有NVLink和NVSwitch這樣的技術，此前其他廠商主要采用full mesh或者cube-mesh結構，以8卡互聯(lián)為主，而16-32卡互聯(lián)是下一代方案。

DeepSeek事件引發(fā)了業(yè)界對于上述NVLink和HBD需求的不同預期。但中長期發(fā)展來看，相比軟件迭代速度以小時來計算，硬件的迭代則是以年為計算的循序漸進過程，不會一蹴而就。據(jù)SemiAnalysis預計大型模型的標準只會隨著未來的模型發(fā)布而繼續(xù)升高，但從經(jīng)濟效用上來說，其所對應的硬件必須堅持使用并有效 4-6 年，而不僅僅是直到下一個模型發(fā)布。

對此，田陌晨認為：“未來MoE模型的進階路線在一定程度上存在不確定性，創(chuàng)新隨時可能發(fā)生。但國產(chǎn)AI網(wǎng)絡的生態(tài)閉環(huán)勢在必行。英偉達NVLink和Cuda的護城河仍然存在，首先要解決Scale Up互聯(lián)國產(chǎn)替代方案有沒有的問題，再來看做到哪種程度。未來隨著國產(chǎn)大模型、芯片架構等軟硬件生態(tài)的協(xié)同發(fā)展，有望逐步實現(xiàn)國產(chǎn)算力閉環(huán)?！?/p>

如今，科技巨頭正聯(lián)合生態(tài)上下游在GPU-GPU高效互聯(lián)方面主要分為兩個流派：內存語義和消息語義。內存語義Load/Store/Atomic是GPU內部總線傳輸?shù)脑Z義，英偉達NVLink便是基于內存語義，對標NVLink的UAlink等也是基于這種語義；消息語義則是采用類似Scale Out的DMA語義Send/Read/Write，將數(shù)據(jù)進行打包傳輸，亞馬遜和Tenstorrent等公司便是基于消息語義打造Scale Up互聯(lián)方案。

內存語義和消息語義各有千秋。內存語義是GPU內部傳輸?shù)脑Z義，處理器負擔更小，在數(shù)據(jù)包體量小時效率更高；消息語義采用數(shù)據(jù)打包的方式，隨著數(shù)據(jù)包體量變大，性能逐漸追上了內存語義，隨著AI大模型體量增大，這一點也非常重要。

不過，田陌晨指出：“無論是內存語義還是消息語義，對于廠商而言，都面臨一些共性的挑戰(zhàn)，比如傳統(tǒng)GPU直出將IO集成在GPU內部，性能提升受到了光罩尺寸的嚴格限制，留給IO的空間非常有限，IO密度提升困難；Scale Up網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議復雜，計算芯片廠商大都缺乏相關經(jīng)驗，尤其是開發(fā)交換機芯片的經(jīng)驗；除NVLink之外，其他Scale Up協(xié)議并不成熟且不統(tǒng)一，協(xié)議迭代對計算芯片迭代造成了巨大的困擾?！?/p>

GPU IO集成在GPU內部（來源：奇異摩爾）

為了能夠更好地應對上述挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)界提出了一種創(chuàng)新的GPU直出方式——計算和IO分離。奇異摩爾NDSA-G2G互聯(lián)方案便是這條技術路徑里非常有競爭力的一款方案。

借助NDSA-G2G可以實現(xiàn)計算芯粒和IO芯粒解耦，通過通用芯粒互聯(lián)技術UCIe進行互聯(lián)。這樣做的好處是，只需要犧牲一點點的芯片面積（小百分之幾），就可以將寶貴的中介層資源近乎100%用于計算，并按照客戶的需求靈活地增加IO芯粒的數(shù)量，且計算芯粒和IO芯?？梢曰诓煌墓に嚰夹g。再加上IO芯粒的復用特性，能夠顯著提升高性能計算芯片的性能和性價比。

NDSA-G2G的第二大優(yōu)勢是提升IO密度和性能，具有高帶寬、低延時和高并發(fā)的特性。在高帶寬方面，基于NDSA-G2G芯粒，可以實現(xiàn)1TB級別的網(wǎng)絡層吞吐量，TB級的GPU側吞吐量；在低延時方面，NDSA-G2G芯粒提供百ns級的數(shù)據(jù)傳輸延時和ns級D2D數(shù)據(jù)傳輸延時；在高并發(fā)方面，該產(chǎn)品支持多達數(shù)百萬個隊列對，可擴展系統(tǒng)中的內存資源。也就是說，借助奇異摩爾NDSA-G2G芯粒能夠賦能國產(chǎn)AI芯片實現(xiàn)自主突圍，構建性能媲美英偉達NVSwitch+NVLink的Scale Up方案。

Kiwi NDSA-G2G 產(chǎn)品示意圖（來源：奇異摩爾）

NDSA-G2G的第三大優(yōu)勢是具有出色的靈活性。如上所述，目前Scale Up技術路線并不統(tǒng)一，且智算中心廠商在協(xié)議方面大都采用自有協(xié)議，或者自己主導的聯(lián)盟協(xié)議。這就導致高性能計算芯片需要在設計時考慮未來2～3年，甚至是3～5年的協(xié)議發(fā)展，具有非常大的挑戰(zhàn)。NDSA-G2G以計算芯粒和IO芯粒分離的方式讓IO芯?？梢造`活升級，同時NASG-G2G基于具有可編程性，可以支持目前市面上各種IO協(xié)議。這種靈活性讓高性能計算芯片廠商可以從容應對當前Scale Up技術路線不統(tǒng)一且協(xié)議混亂的挑戰(zhàn)。

同時，田陌晨也呼吁：“希望科技行業(yè)在Scale Up方向上能夠擁抱一種開放而統(tǒng)一的物理接口，實現(xiàn)更好的協(xié)同發(fā)展，這也是打造國產(chǎn)自主可控算力底座的關鍵一步。”

Scale Inside——全面提升計算芯片傳輸效率

在Scale Out和Scale Up 高速發(fā)展的過程中，作為算力基礎單元，Scale Inside的進度也沒有落下，并致力于通過先進封裝技術彌補摩爾定律速度放緩的影響。在整個智算系統(tǒng)里，更高算力的計算芯片能夠進一步提升Scale Up和Scale Out的性能水平，使得AI大模型的訓練更加高效。

當前，單顆高性能計算芯片的成本已經(jīng)非?？植?，隨著制程工藝進一步精進，這一數(shù)字還將繼續(xù)飆升，因而Chiplet技術得到了廣泛的重視。Chiplet技術允許通過混合封裝的方式打造高性能計算芯片，也就是說計算單元和IO、存儲等其他功能單元可以選擇不同的工藝實現(xiàn)，具有極高的靈活性，允許廠商根據(jù)自己的需求進行定制芯粒，不僅能夠顯著降低芯片設計和制造的成本，良率也能夠得到很大的改善。

在Scale Inside方向上，奇異摩爾能夠提供豐富的Chiplet技術方案，包括Kiwi Link UCIe Die2Die接口IP、Central IO Die,3D Base Die系列等。其中，Kiwi Link全系列支持UCIe標準，具有業(yè)界領先的高帶寬、低功耗、低延時特性，并支持多種封裝類型。Kiwi Link支持高達16~32 GT/s的傳輸速率和低至ns級的傳輸延遲，支持Multi-Protocol多協(xié)議，包括PCIe、CXL和Streaming。

Kiwi Fabric互聯(lián)架構（來源：奇異摩爾）

綜合而言，奇異摩爾的解決方案能夠從“Scale Out”“Scale Up”“Scale Inside”三大角度，推動AI大模型訓練效率的提升。在Scale Out方面，奇異摩爾已經(jīng)是超以太網(wǎng)聯(lián)盟UEC的成員，能夠在第一時間響應UEC規(guī)范1.0以及后續(xù)規(guī)范；在Scale Up方面，奇異摩爾NDSA-G2G芯粒不僅能夠幫助科技公司打造媲美英偉達NVSwitch+NVLink性能的Scale Up方案，適配各種技術路線和協(xié)議，也正在引領計算芯片的設計革新；在Scale Inside方案，奇異摩爾的Kiwi Link UCIe Die2Die接口IP、Central IO Die、3D Base Die系列等方案能夠幫助廠商打造具有高效傳輸能力的高性能計算芯片。

這些方案很好地踐行了奇異摩爾公司的使命——以互聯(lián)為中心，依托Chiplet和RDMA技術，構筑AI高性能計算的基石?！皩τ趪a(chǎn)AI大模型和國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)而言，奇異摩爾的方案是新質生產(chǎn)力的代表，有著更大的潛能值得去挖掘。為實現(xiàn)國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)的‘中國夢’，奇異摩爾不僅提供支持最前沿協(xié)議的IO芯粒，以實現(xiàn)高速率、高帶寬、低時延的傳輸表現(xiàn)，還在Chiplet路線上獨辟蹊徑，用創(chuàng)新的芯片架構助力打造更高性能的AI芯片。奇異摩爾愿與國內公司攜手，為國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展添磚加瓦，共同勾畫國產(chǎn)AI發(fā)展的廣闊藍圖。”田陌晨最后說。