迈络思与英伟达携手，借 IB 组网与算力调度构建高效智算新生态

在当今数字化时代，数据的爆发式增长和人工智能技术的飞速发展，使得算力成为了推动各行业进步的核心驱动力。为了满足不断攀升的算力需求，数据中心正经历着一场深刻的变革，其中 infiniband（IB）组网、GPU 池化管理、算力调度等技术成为了这场变革的关键要素。而迈络思（Mellanox）与英伟达（NVIDIA）作为行业内的领军企业，正凭借其先进的技术与产品，引领着这一变革的潮流。​

Infiniband 组网与 IB 组网：数据高速传输的基石​

Infiniband（IB）技术是一种高性能的计算机网络互连技术，专为满足数据中心内部大规模数据传输需求而设计。其具有低延迟、高带宽、高可靠性等显著优势，能够在服务器、存储设备和网络设备之间实现高速的数据交换，为大规模数据处理和分布式计算提供了坚实的网络基础。​

迈络思作为 IB 技术领域的佼佼者，其研发的 IB 网络产品在数据中心中得到了广泛应用。以其推出的高性能 IB 交换机为例，具备极高的端口密度和卓越的交换性能，可轻松实现数千个节点的高效互联。通过 IB 组网，数据中心内的服务器之间能够以极低的延迟传输大量数据，极大地提升了系统的整体性能。比如在大规模的人工智能训练场景中，多台搭载英伟达 GPU 的服务器需要频繁地交换训练数据，IB 组网能够确保数据快速传输，避免因网络延迟而导致的训练效率降低。​

此外，IB 组网还支持 RDMA（远程直接内存访问）技术，允许应用程序直接访问远程服务器的内存，无需经过操作系统内核的干预，进一步减少了数据传输的延迟和 CPU 的负载，提高了数据传输的效率和系统的整体性能。这种高效的数据传输能力，使得 IB 组网成为了对数据传输速度要求极高的应用场景，如大规模深度学习训练、高性能计算等的首选网络方案。​

GPU 池化管理：提升 GPU 资源利用率的利器​

随着人工智能应用的日益普及，GPU 在数据中心中的地位愈发重要。然而，传统的 GPU 使用方式往往存在资源利用率低的问题，不同的应用对 GPU 资源的需求在时间和强度上存在差异，导致部分 GPU 在某些时段处于闲置状态。GPU 池化管理技术的出现，有效解决了这一难题。​

GPU 池化管理以 GPU 虚拟化为基础，突破了传统 GPU 虚拟化技术只能支持 GPU 共享的限制，融合了 GPU 共享、聚合和远程使用等多种能力。通过将多个物理 GPU 整合为一个共享的资源池，再根据应用的实际需求动态分配 GPU 资源，实现了 GPU 资源的最大化利用。例如，在一个同时运行多种人工智能应用的企业数据中心中，有的应用在进行图像识别任务，有的在进行自然语言处理，通过 GPU 池化管理系统，可以根据各个应用的实时负载情况，灵活地将 GPU 资源分配给最需要的应用，避免了资源的浪费，提高了整体的计算效率。​

英伟达作为 GPU 领域的巨头，其推出的 GPU 产品为 GPU 池化管理提供了强大的硬件支持。同时，市场上也涌现出了许多基于英伟达 GPU 的池化管理软件解决方案，这些方案能够与英伟达的 GPU 硬件紧密配合，实现高效的资源调度和管理。例如，趋动科技的 OrionX GPU 池化产品，基于英伟达 GPU，利用 CUDA 等标准接口实现用户态虚拟化，通过 API 拦截和转发技术，将多个 GPU 服务器组成资源池，供多个 AI 业务调用，大大提高了 GPU 资源的利用率和业务的灵活性。​

算力调度：优化算力资源配置的核心​

算力调度是指根据不同应用对算力的需求特点，结合数据中心内各种计算资源（如 CPU、GPU、存储等）的状态，合理地分配和调度这些资源，以实现算力资源的高效利用和应用性能的优化。在大规模数据中心中，由于存在大量不同类型的计算任务和复杂的硬件资源，算力调度的重要性不言而喻。​

广西算力调度平台的发布，为我们展示了算力调度在实际应用中的成果。该平台基于云原生技术，构建 “算力调度中枢”，集成联盟单位分布式算力节点，通过跨域调度算法实现异构算力资源的智能整合。企业用户通过这个统一的平台，可以根据自身业务需求，“一键式” 智能匹配所需的算力资源，大大提高了算力使用的效率，降低了使用成本。据介绍，企业使用该平台后，算力使用成本可降低 35%，创新效率可提升 50%。​

在算力调度过程中，准确地评估应用的算力需求和实时监控硬件资源的状态是关键。迈络思的网络产品不仅提供了高速的数据传输能力，还能通过其先进的网络监控技术，实时收集网络流量、延迟等数据，为算力调度系统提供重要的网络状态信息。而英伟达的 GPU 产品也具备完善的监控和管理接口，能够实时反馈 GPU 的负载、温度等状态数据，帮助算力调度系统更好地了解 GPU 资源的使用情况，从而做出更合理的调度决策。​

迈络思与英伟达的协同合作：推动智算生态发展​

迈络思和英伟达在数据中心领域的协同合作，为构建高效的智算生态提供了强大的支持。迈络思的 IB 组网技术为英伟达的 GPU 服务器提供了高速、低延迟的数据传输通道，确保了 GPU 之间以及 GPU 与其他计算资源之间能够快速地交换数据，充分发挥了英伟达 GPU 的强大计算性能。​

以数据中心的人工智能训练场景为例，英伟达的 GPU 凭借其强大的并行计算能力，承担着深度学习模型训练的核心计算任务。而迈络思的 IB 网络则负责在多台 GPU 服务器之间高效地传输训练数据和模型参数更新信息。两者的紧密配合，使得大规模深度学习训练能够快速、稳定地进行。同时，迈络思和英伟达还共同推动了 GPU 池化管理和算力调度技术的发展。英伟达提供强大的 GPU 硬件基础，迈络思则利用其网络技术优势，为 GPU 池化管理和算力调度系统提供稳定可靠的网络支持，双方携手助力数据中心实现更高的资源利用率和计算效率。​

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据中心对算力的需求将持续增长。迈络思与英伟达在 IB 组网、GPU 池化管理、算力调度等方面的技术创新与合作，将为未来的数据中心建设和智算生态发展奠定坚实的基础。无论是在推动科研创新、助力企业数字化转型，还是促进新兴产业发展等方面，这些先进的技术都将发挥巨大的作用，引领我们迈向一个算力驱动的智能新时代。​

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