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隨著人工智能技術的飛速發展，尤其是大模型(LLM)的廣泛應用，AI對網絡架構提出了更高的要求。2028年，AI網絡架構將朝著“高吞吐、高Radix、高可靠、低時延、低功耗、低成本”的“三高三大”方向持續演進。在這一背景下，橫向擴展(Scale-Out)和縱向擴展(Scale-Up)成為構建AI網絡架構的兩大關鍵策略。本文將探討這兩種擴展方式在2028年的技術趨勢及其對AI網絡架構的影響。
縱向擴展(Scale-Up)：提升單點算力密度
定義與特點
縱向擴展(Scale-Up)是指通過增加單個節點的資源(如CPU核心、GPU、內存等)來增強系統能力。這種架構通常用于高性能計算場景，如AI大模型訓練，其特點是高帶寬、低延遲和硬件緊耦合。
2028年技術趨勢
芯片架構演進
英偉達計劃在2028年推出Feynman架構，該架構將顯著提升單個GPU的性能。這種架構演進將使單個節點的算力密度大幅提高，支持更大規模的模型訓練。
224G光互連技術將成為主流，相比112G光鏈路，224G具有更低的功耗、延遲和成本。
光互連技術
224G光互連技術將廣泛應用于框內和框間連接，支持更高的帶寬和更低的延遲。這種技術不僅提高了單個節點的性能，還降低了系統的整體能耗。
無DSP的LPO(Linear-drive Pluggable Optics)和NPO(No Power Optics)技術將逐漸取代傳統的CPO(Co-packaged Optics)，因為它們在功耗、延遲和成本方面具有顯著優勢。
應用場景
縱向擴展架構將主要用于AI大模型的訓練和高性能計算(HPC)場景，這些場景對單點算力密度和通信效率要求極高。
橫向擴展(Scale-Out)：構建大規模分布式系統
定義與特點
橫向擴展(Scale-Out)是指通過增加更多的節點來分配工作負載。這種架構通過分布式計算實現大規模并行處理，適用于需要處理海量數據和復雜任務的場景。
2028年技術趨勢
網絡架構演進
從傳統的三層CLOS結構向二層CLOS結構轉變，支持更大規模的組網。例如，采用Radix=512的100T交換芯片，可以實現12.8萬卡的組網能力。
多端口AI-NIC(網絡接口卡)將成為主流，800G AI-NIC將拆分為4個200G端口，接入4個獨立的平面。
光模塊技術
2028年，400G及以上光模塊市場規模將突破180億美元。1.6T和3.2T光模塊將逐漸普及，支持更高的帶寬和更低的延遲。
Retimed可插拔光模塊將繼續優化，以滿足AI網絡對功耗和密度的要求。
融合架構
Scale-Out與Scale-Up的融合將成為未來AI網絡架構的重要趨勢。例如，華為提出的UB-Mesh架構通過融合這兩種擴展方式，實現了一層CLOS支持10萬卡的組網能力。
應用場景
橫向擴展架構將廣泛應用于數據中心內部和數據中心間的互聯(DCN)，支持大規模分布式AI模型的訓練和推理。
融合趨勢：Scale-Up與Scale-Out的協同演進
融合的必要性
在AI大模型訓練和推理中，單靠縱向擴展或橫向擴展都無法滿足日益增長的算力需求。因此，未來AI網絡架構將更多地采用融合架構，通過結合縱向擴展的高帶寬、低延遲和橫向擴展的分布式計算能力，實現更高效、更靈活的算力擴展。
技術實現
超節點架構
超節點架構通過將多個高性能節點(如GPU集群)組合成一個強大的計算單元，再通過橫向擴展實現大規模并行處理。這種架構在AI大模型訓練中表現出色，能夠顯著提高訓練效率和模型性能。
光互連技術
224G光互連技術將支持超節點內部和超節點之間的高效通信。通過優化光模塊和光互連設計，可以進一步降低延遲和功耗。
智能網絡管理
借助AI技術提升網絡自身的智能化水平，實現網絡的智能自治。例如，意圖驅動網絡(IDN)和數字孿生網絡(DTN)技術將簡化網絡管理操作流程，提升網絡運行效率。
未來展望：2028年AI網絡架構的關鍵特征
高吞吐與高Radix
2028年的AI網絡架構將支持更高的吞吐量和更大的Radix(交換芯片的端口數)，以滿足大規模分布式計算的需求。例如，Radix=512的100T交換芯片將支持12.8萬卡的組網能力。
低時延與低功耗
低時延和低功耗是AI網絡架構的重要目標。通過采用224G光互連技術和無DSP的LPO/NPO技術，可以顯著降低延遲和功耗。例如，224G光鏈路相比112G光鏈路，可以節省60%的功耗和120ns的延遲。
高可靠與低成本
未來AI網絡架構將更加注重可靠性和成本效益。通過優化網絡架構和采用先進的光互連技術，可以提高系統的可靠性和可維護性。同時，大規模生產和技術成熟將降低光模塊和網絡設備的成本。
總結
2028年，AI網絡架構將在縱向擴展和橫向擴展的協同演進中實現重大突破。縱向擴展將通過高性能芯片架構和光互連技術提升單點算力密度，而橫向擴展將通過分布式計算和優化的網絡架構實現大規模并行處理。兩者的融合將成為未來AI網絡架構的重要特征，支持更大規模的模型訓練和推理任務。隨著技術的不斷進步，AI網絡架構將朝著高吞吐、高Radix、高可靠、低時延、低功耗和低成本的方向持續演進，為人工智能的廣泛應用提供堅實的基礎。
浙公網安備 33010602000006號
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