迈络思与英伟达携手，借 IB 组网、算力调度及 GPU 池化管理重塑算力格局

科学研究的突破到工业制造的升级，强大的算力支撑至关重要。而在构建高效算力体系的过程中，infiniband 组网（IB 组网）、gpu 池化管理以及算力调度等技术发挥着关键作用，其中迈络思和英伟达两大行业巨头的贡献尤为突出。

Infiniband 组网（IB 组网）：高带宽低延迟的网络基石

Infiniband 作为一种先进的计算机网络技术，在高性能计算（HPC）和数据中心领域占据着举足轻重的地位。它以其高带宽、低延迟的显著特性，为数据的快速传输提供了坚实保障。常见的 Infiniband 速率可达 40Gbps、56Gbps、100Gbps 甚至更高，其延迟通常处于微秒级别，这对于对实时性要求极高的应用场景，如 AI 模型训练时大量数据的快速交互、金融领域高频交易的实时响应等，具有不可替代的优势。

在硬件构成方面，IB 组网主要依赖主机通道适配器（HCA）、交换机和路由器等设备。HCA 安装在服务器或工作站上，是连接设备与 Infiniband 网络的关键接口，负责实现传输层功能，并支持特定的编程接口，方便开发人员对 Infiniband 设备进行操作。交换机用于连接多个 HCA 设备，其具备高吞吐量和低延迟的特性，能够高效地转发网络消息，确保数据在各个节点之间快速传输。路由器则用于连接不同的 Infiniband 子网，为大规模网络拓扑的构建提供了可能，使得网络能够覆盖更广泛的范围，满足大型数据中心和复杂计算集群的需求。

IB 组网拥有多种灵活且高效的拓扑结构，以适应不同规模和应用场景的需求。例如，Fat - Tree 拓扑采用多级树形结构，通过在不同交换机层次之间设置多条路径，不仅提供了高带宽和低延迟的网络连接，还大大增强了网络的容错性和负载均衡能力。当部分路径或设备出现故障时，数据能够自动切换到其他可用路径，保障网络的正常运行，这对于需要持续稳定运行的关键业务系统至关重要。3D Torus 拓扑则将节点连接成三维环状，每个节点与相邻节点直接相连，形成了一种高效的点对点通信网络。这种拓扑结构在超大规模的 HPC 集群中表现出色，能够有效提升节点间的通信效率，减少数据传输的延迟。

GPU 池化管理：释放 GPU 的最大效能

随着人工智能领域的蓬勃发展，对 GPU 算力的需求呈爆发式增长。然而，在许多企业和研究机构中，GPU 资源的利用效率却不尽如人意，常常出现资源闲置或分配不合理的情况。GPU 池化管理技术应运而生，它以 GPU 虚拟化为基础，打破了传统 GPU 虚拟化技术仅支持共享的局限，融合了共享、聚合和远程使用等多种强大能力，致力于打造全能型软件定义 GPU，以满足用户在新兴大模型与传统业务模型之间灵活高效使用 GPU 的需求。

从技术实现角度来看，GPU 池化管理主要分为内核态虚拟化和用户态虚拟化两种方式。以英伟达的 GPU 为例，其应用架构从上至下分为用户态、内核态和 GPU 硬件三个层次。用户态虚拟化利用 CUDA、OpenGL、Vulkan 等公开的标准化接口，通过拦截和转发 API 调用，对被拦截的函数进行解析，然后调用硬件厂商提供的用户态库中的相应函数。这种方式具有良好的兼容性和可持续性，因为这些接口具有开放性和稳定性。同时，用户态虚拟化可以借助 RPC（远程过程调用）技术实现远程 API Remoting，使得 CPU 主机能够通过网络调用 GPU 主机的 GPU，从而将多个 GPU 服务器组成资源池，供多个 AI 业务灵活调用，实现 GPU 池化。这种方式在部署形态上对用户环境的侵入性最小，即使发生故障也能迅速被操作系统隔离，并且通过合理的软件工程设计具备很强的自恢复能力。不过，由于用户态 API 接口支持的参数和功能更为复杂，数量众多，导致在用户态实现 GPU 虚拟化和池化的研发工作量较大。

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 等接口来实现 GPU 虚拟化。这种方式需要在操作系统内核中增加一个内核拦截模块，并创建一些设备文件来模拟正常的 GPU 设备文件。虽然具有一定的灵活性，且在 GPU 共享时具备不错的隔离能力，但由于英伟达 GPU 内核态驱动的相关接口闭源且不开放，第三方厂商只能通过逆向工程来解析接口，存在法律风险和不确定性，可持续性较差。并且，目前第三方厂商只能通过 “规避” 部分接口的方式来支持基于容器虚拟化的环境，无法支持非容器化环境以及 KVM 虚拟化环境，更难以实现跨越操作系统的远程 GPU 调用，因此并非完整的 GPU 池化方案。

算力调度：智能调配算力资源

算力调度是在分布式、多计算节点的复杂计算环境中，基于任务的优先级、资源需求、实时负载等多方面因素，动态调配计算资源，以实现最佳系统性能和资源利用效率的关键过程。其核心在于运用智能算法，将有限的算力资源精准、高效地分配给需要处理的各类任务，避免资源的闲置或过载，从而提升整个计算系统的运行效率。

在实际应用中，算力调度广泛应用于云计算、大数据处理、边缘计算、人工智能模型训练等众多领域。以人工智能模型训练为例，不同的模型对算力的需求差异巨大，如训练 GPT - 3 175B 的模型，需要高达 3640 PF - days 的算力（即以 1PetaFLOP/s 的效率要跑 3640 天）。通过算力调度技术，可以根据模型训练任务的特点，合理分配 GPU、CPU 等计算资源，确保训练过程高效进行。在智能制造领域，算力调度能够实现跨地域计算资源的优化调度，将生产过程中的数据处理任务合理分配到不同的计算节点上，提升生产效率的同时降低成本。在自动驾驶汽车的研发中，大量的传感器数据需要实时处理，算力调度可以有效管理和分配这些数据处理任务，保障数据处理的实时性和准确性，为自动驾驶的安全性提供支持。

实现算力调度依赖于一系列关键技术。算力感知是基础，通过在全网范围内实时监测和收集各计算节点的资源使用情况，包括 CPU、GPU 利用率、内存状态等，为调度系统提供完整、准确的资源分布和状态信息，确保能够按需、实时地调度不同位置的算力资源。算力度量则是在算力感知的基础上，对各计算节点的算力资源进行量化评价和对比，通过量化 CPU、内存和带宽等资源指标，生成实时可视化的算力分布，帮助调度系统在面对多样的计算需求时，快速、准确地识别最合适的计算节点，优化计算资源的利用。算力路由作为核心技术之一，通过动态整合算力节点的资源信息，构建包含网络与计算参数的新型路由表，并根据实际业务需求为任务分配最优路径，确保数据能够在算力网络中高效传输，提升用户体验、资源利用率和网络效率。

迈络思：Infiniband 领域的先锋

迈络思在 Infiniband 网络技术领域一直处于领先地位，其产品和技术为构建高性能的 IB 组网提供了强有力的支持。迈络思的 Infiniband 网卡具备卓越的性能，能够实现高速的数据传输，为服务器与服务器、服务器与存储设备之间的数据交互提供了低延迟、高带宽的通道。其研发的交换机产品同样表现出色，拥有高吞吐量和低延迟的特性，在大规模集群网络中，能够高效地转发数据，保障网络的流畅运行。例如，迈络思的部分交换机产品整机交换量可达数十 Tb，完全能够满足大规模数据中心和高性能计算集群中大量服务器的交换需求，确保每个接口在满载情况下仍能保持高效的数据传输。

在实际案例中，许多大型数据中心和科研机构采用了迈络思的 Infiniband 解决方案来构建其核心网络。在某大型科研项目的计算集群中，通过部署迈络思的 Infiniband 网卡和交换机，实现了集群内节点之间的高速通信。在进行复杂的科学模拟计算时，数据能够在节点间快速传输，大大缩短了计算时间，提高了科研效率。该计算集群借助迈络思的技术，成功应对了海量数据处理和复杂算法运算的挑战，为科研项目的顺利推进提供了坚实的网络基础。

英伟达：GPU 与算力生态的引领者

英伟达作为全球知名的科技企业，在 GPU 领域占据着主导地位，其产品和技术对 GPU 池化管理和算力调度产生了深远的影响。英伟达的 GPU 凭借强大的并行计算能力，成为了人工智能、深度学习等领域的首选计算硬件。在 GPU 池化管理方面，英伟达的硬件架构和软件生态为相关技术的实现提供了有力支持。例如，英伟达的 GPU 支持 GPU Direct 技术，允许 GPU 之间直接进行数据传输，极大地减少了数据传输的延迟，提升了在 GPU 池化环境下多 GPU 协同工作的效率。

在算力调度方面，英伟达积极参与和推动相关技术的发展。其推出的一系列软件工具和平台，能够与算力调度系统紧密结合，为用户提供更加高效的算力管理体验。例如，英伟达的 DGX 系统集成了先进的算力调度和管理功能，能够根据不同的应用需求，智能地分配 GPU 算力资源。在 AI 模型训练场景中，DGX 系统可以根据模型的复杂度、训练数据量等因素，自动调整 GPU 资源的分配，确保训练任务能够以最快的速度完成。许多企业和研究机构在采用英伟达的 DGX 系统后，AI 项目的开发周期大幅缩短，研发效率显著提升。

协同共进，展望未来

迈络思的 Infiniband 组网技术为算力基础设施搭建了高速、稳定的网络桥梁，英伟达的 GPU 产品及相关技术则为算力的核心计算能力提供了强大支撑，二者在 GPU 池化管理和算力调度等关键领域的协同作用，正在重塑整个算力格局。通过 IB 组网实现的高速数据传输，能够让 GPU 池化管理中的多 GPU 协同工作更加顺畅，不同服务器上的 GPU 可以高效地共享数据，提升资源的利用效率。而算力调度系统则可以根据迈络思 Infiniband 网络反馈的实时网络状态和英伟达 GPU 的资源使用情况，更加精准地分配任务，实现计算资源和网络资源的深度融合与优化配置。

展望未来，随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的持续发展，对算力的需求将呈现爆发式增长。迈络思和英伟达有望在 Infiniband 组网、GPU 池化管理和算力调度等方面继续创新，不断提升技术性能和应用效果。例如，在 Infiniband 网络方面，可能会进一步提升带宽和降低延迟，开发出更适应未来超大规模数据传输需求的技术和产品；在 GPU 池化管理上，优化虚拟化技术，提高资源利用效率和管理的灵活性；在算力调度领域，引入更先进的人工智能算法，实现更加智能、精准的算力分配。二者的持续创新与协同合作，将为各行业的数字化转型和创新发展注入源源不断的动力，推动人类社会向更加智能、高效的未来迈进。

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