迈络思与英伟达携手：Infiniband 组网、GPU 池化管理及算力调度的革新

在人工智能蓬勃发展的时代，算力成为了推动各行业创新与进步的核心动力。为了满足日益增长的复杂 AI 任务需求，高效的网络架构、智能的 GPU 资源管理以及精准的算力调度显得尤为关键。其中，Infiniband 组网（IB 组网）、GPU 池化管理以及算力调度技术在提升算力效率方面扮演着举足轻重的角色，而迈络思（Mellanox）与英伟达（NVIDIA）作为行业的佼佼者，正引领着这些领域的技术革新。​

Infiniband 组网（IB 组网）：构建高速数据传输通道​

随着 AI 算力集群从千卡向万卡甚至十万卡的规模演进，数据中心内节点 / 集群间的通信面临着巨大挑战。传统的 TCP/IP 网络架构在面对 AI 数据中心大模型数据训练时，网络流量大幅增长以及东西向流量为主的新趋势，显得力不从心。其使用内核发送消息、依赖 CPU 进行数据传输的模式，产生了较高的数据移动和复制开销，导致 CPU 负载过高，严重影响了数据传输效率。​

Infiniband 组网技术应运而生，成为解决这些问题的关键方案。它为 AI 计算集群提供了高速、低延迟的数据传输通道。以宁夏移动建成的西部首个面向市场的千卡级 AI 训练集群为例，该集群采用 A800、H800、华为 910B 及其他国产 GPU 服务器，并以 IB 互联方式组网，成功实现了毫秒级算存数据传输，满足了无阻塞大模型训练的严苛需求。​

迈络思在 Infiniband 组网领域拥有深厚的技术积累与领先的产品解决方案。其研发的高速网络适配器、交换机等设备，具备超高的带宽和极低的延迟。例如，迈络思的 Infiniband 交换机能够支持大规模的集群组网，提供高达数百 Gbps 甚至数 Tbps 的端口带宽，确保数据在服务器 - 交换机、交换机 - 交换机之间的快速传输，从而有效避免了网络延迟和带宽限制对 AI 训练效率的拖累。同时，Infiniband 组网还支持 RDMA（远程直接内存访问）技术，使得数据可以在不同节点的内存之间直接传输，无需 CPU 过多参与，极大地提升了数据传输的效率和性能，为大规模 AI 计算集群构建起了高效的 “高速交通系统”。​

GPU 池化管理：提升 GPU 资源利用率​

在企业的 AI 实践中，传统的通过物理形式直接调用 GPU 的方式，导致了 GPU 资源利用率极低的问题。企业级 GPU 成本高昂，在 GPU 服务器中，其成本能占到整台服务器成本的 80% 以上，然而大部分用户的 GPU 利用率却只有 10% 到 30%。这主要是因为缺乏有效的 GPU 池化软件，使得用户只能基于物理形式直接管理和使用 GPU，各个 AI 项目之间的硬件平台相互隔离，GPU 资源无法打通共享，形成了大量的 “烟囱式架构”。​

GPU 池化管理技术通过对物理 GPU 进行软件定义，融合了 GPU 虚拟化、多卡聚合、远程调用、动态释放等多种能力，有效解决了 GPU 使用效率低和弹性扩展差的难题。以英伟达为例，其在部分 Ampere 系列 GPU 上提供的 MIG 技术，可将 A100 切分成最多 7 份，实现了简单虚拟化。而随着技术的发展，GPU 池化已进入到按需调用、动态伸缩、用完释放的资源池化阶段。在此阶段，AI 应用可以根据负载需求调用任意大小的 GPU，甚至可以聚合多个物理节点的 GPU，在应用停止时，还能立刻释放 GPU 资源回到整个 GPU 资源池，实现资源的高效流转。​

英伟达凭借其在 GPU 领域的强大实力，不断完善 GPU 池化技术解决方案。同时，市场上也涌现出了如趋动科技的 OrionX GPU 池化产品、VMware 的 Bitfusion 产品等基于用户态虚拟化的成熟方案。这些方案利用 CUDA、OpenGL、Vulkan 等标准接口，通过 API 拦截和转发等技术手段，实现了 GPU 的远程调用，多个 GPU 服务器可以组成资源池，供多个 AI 业务灵活调用，大大提升了 GPU 资源的利用率和管理效率。​

算力调度：优化算力资源配置​

随着全国一体化算力网建设的推进，算力调度成为了提升算力资源服务效能的关键环节。丝绸之路信息港股份有限公司规划建设的甘肃省算力资源统一调度服务平台，通过整合省内各数据中心算力资源，构建了 “1+N+X” 的算力资源统一调度服务体系，实现了对通用算力、高性能算力、智能算力等多源算力资源的统一管理和调度。截至目前，该平台已整合 7 个数据中心资源，接入了十余个异构算力供应商，整合算力资源达 1876.49PFlops，服务算力用户 114 家，充分展示了算力调度在优化资源配置方面的巨大潜力。​

在算力调度过程中，需要综合考虑任务的优先级、资源的可用性、网络带宽等多种因素。英伟达的 GPU 算力强大，在 AI 计算中占据重要地位，而通过与迈络思的高速 Infiniband 网络相结合，能够更好地实现算力的高效调度。例如，在大规模的 AI 训练任务中，调度系统可以根据各个 GPU 节点的负载情况，利用 Infiniband 网络的高速传输能力，将任务合理分配到不同的 GPU 资源上，确保每个任务都能在最合适的算力环境中运行，避免出现资源闲置或过度负载的情况，从而提升整体的算力使用效率。​

迈络思与英伟达的协同创新​

迈络思与英伟达在 Infiniband 组网、GPU 池化管理及算力调度等领域的协同合作，为行业带来了诸多创新成果。迈络思的高速 Infiniband 网络为英伟达的 GPU 集群提供了高效的数据传输保障，使得 GPU 之间能够快速交换数据，充分发挥 GPU 的并行计算能力。而英伟达的 GPU 技术和丰富的软件生态，又为迈络思的网络设备提供了广阔的应用场景。​

在产品层面，两者的结合使得数据中心能够构建起更加高效、强大的 AI 计算平台。例如，基于英伟达 DGX SuperPOD，可以集成至少 8 个甚至更多 DGX GB200 系统，并通过迈络思的 Infiniband 网络设备进行连接和扩展，实现数万颗 GB200 芯片的聚集，打造出大规模的 AI 算力集群。在软件层面，英伟达的 CUDA 编程模型与迈络思的网络管理软件相互配合，为开发者提供了更加便捷、高效的开发环境，进一步推动了 AI 应用的创新与发展。​

应用场景与未来展望​

在金融领域，银行、证券等机构利用 Infiniband 组网、GPU 池化管理及算力调度技术，能够加速风险评估模型的训练、优化交易算法等。通过高效的算力支持，金融机构可以更快速地处理海量数据，提升决策的准确性和时效性。在科研领域，科研人员在进行基因测序分析、气候模拟等复杂计算任务时，借助这些先进技术，可以大幅缩短计算时间，提高科研效率。​

展望未来，随着 AI 技术的不断发展，对算力的需求将持续攀升。迈络思与英伟达有望在 Infiniband 组网的性能提升、GPU 池化管理技术的进一步优化以及算力调度的智能化等方面持续创新。例如，在网络方面，不断提升 Infiniband 网络的带宽和稳定性，降低延迟；在 GPU 池化管理上，实现更细粒度的资源分配和更灵活的资源共享；在算力调度上，引入人工智能算法，实现更加智能、精准的资源调度。这些技术的持续进步将为更多行业的数字化转型和创新发展提供强大动力，推动人类社会向智能化时代迈进。​

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