在当今数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）正逐步渗透至企业数据中心的核心，成为推动业务模式创新与效率提升的关键力量。然而，AI技术的部署并非一蹴而就，其背后的网络架构与性能优化更是挑战重重。是德科技产品营销经理Linas Dauksa在其最新文章中，深入剖析了构建AI网络底座的五大关键方向，为企业解锁AI潜能提供了宝贵洞见。
提及AI计算，GPU无疑扮演着核心角色。相较于传统CPU，GPU以其强大的并行计算能力在处理复杂数学运算时展现出巨大优势。在AI模型的训练阶段，GPU集群如同超级大脑，通过协同工作解决包含数十亿参数的数学矩阵方程，尽管这一过程可能需要数周乃至数月，但其对提升模型精度的贡献不可小觑。一旦模型训练完成，便可在前端系统中实现快速推理，为用户提供即时反馈。
为了进一步提升AI计算效率，将多个GPU集成于机架之中，并通过高效的网络架构连接起来，形成AI集群。这种集群化部署方式不仅增强了系统的处理能力，还通过优化资源分配实现了更高的计算效率。随着AI应用场景的不断拓展，对GPU集群规模的需求也将持续增长，数千个GPU集群将成为常态，共同支撑起企业的AI计算需求。
尽管GPU性能卓越，但网络瓶颈却成为制约AI计算效率的关键因素。在AI集群中，GPU之间的协同工作依赖于高效的网络连接，一旦网络拥堵或延迟，将导致整个集群的性能下降。因此，优化网络架构、提升网络带宽和降低延迟成为构建高效AI网络底座的必然选择。
