Infiniband 组网与 GPU 池化管理：迈络思、英伟达携手推动算力调度新变革

在当今数字化与智能化飞速发展的时代，算力已然成为驱动各行业创新发展的核心要素。从人工智能领域的大规模模型训练，到数据中心的海量数据处理，对高效、强大算力的需求与日俱增。在此背景下，Infiniband 组网（IB 组网）、GPU 池化管理、算力调度等技术，以及迈络思、英伟达等行业领军企业，正发挥着至关重要的作用，共同塑造着算力领域的新格局。​

Infiniband 组网：搭建高速数据传输桥梁​

Infiniband（直译为 “无限带宽” 技术，缩写为 IB），是专为高性能计算（HPC）环境打造的高速网络和输入 / 输出（I/O）技术 。其诞生于 20 世纪 90 年代后期，旨在取代 PCI 和 SCSI 等传统互连技术。Infiniband 采用设备间的点对点链路，具备高带宽和低延迟的显著优势。通过基于通道的方法传输数据，数据被拆解为较小的 “数据包” 在架构中传送，且支持并行处理，可同时发送多个数据包，大幅提升了传输性能 。​

在数据中心等场景中，服务器与服务器、服务器和存储设备以及服务器和网络之间的通信需求极为迫切。传统的 PCI 或 PCI-X 总线受限于总线时钟和宽度，在常见配置下，PCI 总线速度被限制在 500MB / 秒，PCI-X 总线速度为 1GB / 秒，这严重制约了服务器与其他设备的通讯能力 。而 Infiniband 技术直接集成到系统板内，能与 CPU 及内存子系统直接互动。虽然短期内其支持需借助 PCI 和 PCI-X 适配器完成，受限于总线，但长远来看，其潜力巨大。​

迈络思作为数据中心端到端互连方案提供商，在 Infiniband 领域成绩斐然。2016 年 11 月，迈络思发布了全球首个 200Gb/s HDR InfiniBand，创造了性能和可扩展的新高度 。这一成果让 Infiniband 网络技术在高速交换架构技术中扮演的关键角色更加凸显，使得大型计算节点的集群能够更紧密结合，极大地加速了系统性能，有力推动了 Infiniband 技术在高性能计算领域的稳定发展。​

GPU 池化管理：挖掘 GPU 算力潜力​

随着人工智能的迅猛发展，AI 应用和使用场景呈爆发式增长。AI 运行对算力资源尤其是 GPU 的需求极为庞大，大模型的训练更是加剧了这一需求。例如，训练 GPT-3 175B 的模型，所需算力高达 3640 PF-days（即以 1PetaFLOP/s 的效率要跑 3640 天） 。对于大多数企业而言，如何充分利用现有 GPU 资源，使其在新兴大模型与传统业务模型之间灵活轮转与复用，最大化发挥 GPU 效能，成为当务之急。​

GPU 池化技术应运而生，其以 GPU 虚拟化为基础，突破了传统 GPU 虚拟化技术仅支持 GPU 共享的局限，融合了 GPU 共享、聚合和远程使用等多种核心能力，致力于打造全能型软件定义 GPU，以解决当前用户面临的痛点 。以英伟达的 GPU 为例，其应用到硬件分为用户态、内核态、GPU 硬件三个层次 。用户态运行着各类使用英伟达 GPU 的应用程序，如人工智能计算、2D/3D 图形渲染等应用。英伟达提供用户态运行库 CUDA 作为 GPU 并行计算的编程接口，应用程序借此编写并行计算任务，并与 GPU 用户态驱动通信，进而与内核态驱动交互 。内核态则运行着 GPU 的内核态驱动程序，与操作系统内核紧密集成，对 GPU 硬件进行底层控制 。​

在 GPU 池化管理的实现上，存在用户态虚拟化和内核态虚拟化两种方案 。用户态虚拟化利用 CUDA、OpenGL、Vulkan 等标准接口，通过拦截和转发 API，解析被拦截函数，再调用硬件厂商提供的用户态库中的相应函数来实现 。还可借助 RPC 方式进行远程 API Remoting，使 CPU 主机能通过网络调用 GPU 主机的 GPU，将多个 GPU 服务器组成资源池，实现 GPU 池化 。这种方案基于公开标准化接口，具有良好的兼容性、可持续性，且运行在用户态，安全性高、对用户环境侵入性小，但研发工作量较大 。内核态虚拟化则通过拦截内核态与用户态之间的 ioctl、mmap、read、write 等接口来达成 GPU 虚拟化，需要在操作系统内核增加拦截模块并创建模拟设备文件 。​

算力调度：优化算力资源配置​

算力调度在整个算力体系中起着统筹协调的关键作用。它能够根据不同任务的需求，合理分配和管理算力资源，确保算力的高效利用。广西算力调度平台便是一个典型案例。该平台基于云原生技术构建 “算力调度中枢”，集成联盟单位的分布式算力节点，通过跨域调度算法实现异构算力资源的智能整合 。企业只需通过统一门户，就能 “一键式” 智能匹配自身的算力需求 。据介绍，该平台的出现，对广西而言，是构建区域算力协同网络的关键支点；对企业来说，可降低 35% 的算力使用成本，提升 50% 的创新效率；对开发者而言，能彻底摆脱底层架构束缚，专注于业务创新 。​

在实际应用场景中，如广域铭岛构建的 Geega OS 工业 AI 应用平台，通过 GPU 池化管理平台实现了算力的智能调度 。该平台将物理 GPU 资源池化，划分为一个个 “网格”，不仅支持人工调度，还能自动识别需求，利用算法动态推荐最优算力配置，使算力资源利用率提升了 30％－40％ 。并且，该平台支持包括智能训练、智能调优、智能部署、智能推理在内的全流程算力智能调度能力，有效解决了大模型发展中的算力瓶颈问题 。​

迈络思与英伟达：行业发展的引领者​

迈络思在 Infiniband 组网技术方面的持续创新，为数据中心和高性能计算环境提供了高速、稳定的网络连接解决方案，为 GPU 等计算资源之间的数据传输奠定了坚实基础 。英伟达作为 GPU 领域的巨头，其先进的 GPU 产品为 AI 计算提供了强大的算力支撑，并且在 GPU 池化管理等相关技术的生态构建方面发挥着重要作用 。众多基于英伟达 GPU 的用户态和内核态虚拟化方案，都离不开英伟达提供的底层技术支持和接口定义 。​

二者虽然在技术领域各有侧重，但在推动算力产业发展的道路上相互协作。例如，在一些大型数据中心和人工智能计算中心的建设中，迈络思的 Infiniband 组网产品与英伟达的 GPU 服务器相结合，实现了高速的数据传输和强大的计算能力，为 AI 模型训练、数据分析等任务提供了高效的运行环境 。同时，英伟达不断优化 GPU 性能，迈络思持续提升网络传输速度和稳定性，双方的技术进步相互促进，共同推动了算力调度和 GPU 池化管理等技术的发展，为各行业的数字化转型和智能化升级提供了有力保障 。​

随着科技的不断进步，Infiniband 组网、GPU 池化管理、算力调度等技术将持续演进，迈络思、英伟达等企业也将不断创新。未来，我们有望看到更加高效的 Infiniband 网络，实现更低的延迟和更高的带宽；GPU 池化管理技术将进一步提升资源利用率，降低企业使用成本；算力调度将更加智能、精准，根据不同场景和任务需求，实现算力资源的最优配置。这些技术的发展和企业的努力，必将为各行业带来更多的创新机遇，推动社会向智能化时代加速迈进 。

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