AI集群的隐形支柱——数据中心交换机解密
在GPU的狂热背后，一场隐秘的网络较量正悄然展开。单块GPU的算力早已绰绰有余，万卡集群的最大掣肘，从来不只是芯片，还有互联网络。今天我们来探讨一个常被轻视的AI硬件——数据中心交换机。01为何交换机是AI的隐形瓶颈从2023年起，全球陷入了一场空前的算力争夺战。众人的目光几乎全聚焦于GPU：🔶NVIDIA的H100、H200、B200供不应求；🔶各大云服务商疯狂抢购GPU；🔶全球企业竞相搭建AI数据中心。同时，美国对GPU芯片向东方大国严加管控、Deepseek逆势推出不依赖顶级GPU的大模型、而Goo
华存案例 | 智谷方案破解AI大模型存储瓶颈，释放千卡集群算力
面对千亿参数大模型的训练挑战，存储系统需具备何种速度方能匹配GPU算力？某人工智能研究院在集群规模不断扩大的过程中，遭遇传统存储受限于以太网带宽、网络丢包及冷热数据统一存储成本高昂等难题，极易引发GPU算力闲置及训练任务中断。华存智谷助力该研究院成功落地训推大模型存储实践，采用高效分层数据存储方案。该方案基于TGStor 9800高性能并行文件系统与RoCE无损RDMA网络构建存算分离底座，利用HSM分层技术连通高性能存储与大容量对象存储，全面支撑大模型预训练、数据集处理及推理业务。目前，该方案已完成全流
AI 以太网组网实战：RDMA协议、流量管控、交换芯片与软件生态全解析
目 录AI 网络互连硬件第一篇：1.6T/3.2T 背后的价值迁移，交换、铜互连、光互连和物理层谁最受益英伟达、博通与 Marvell 的 AI 网络控制权：2026 英伟达闭环与博通开放网络之战铜互连没有结束：Astera Labs、Credo 与 Marvell 高速连接芯片，2026 AI 机柜短距连接控制权全解全文内容概括：本文的核心观点是，AI 以太网不是简化版的 InfiniBand，而是一套必须借助 RoCEv2、PFC、ECN、DCQCN、VOQ、deep buffer、packet sp