英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心收入繼續(xù)擴(kuò)大

北京時(shí)間11月21日凌晨，英偉達(dá)發(fā)布本季度財(cái)報(bào)，公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)收350.8億美元，同比增長(zhǎng)93.6%，好于彭博一致預(yù)期（332億美元）。公司收入增長(zhǎng)，主要受數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)需求增長(zhǎng)的帶動(dòng)。在AI等需求的帶動(dòng)下，2025財(cái)年第三季度英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)在公司收入中的份額繼續(xù)擴(kuò)大，本季度達(dá)到了87.7%。

(Source：海豚投研)

細(xì)分來(lái)看，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中計(jì)算收入為276億美元，同比增長(zhǎng)132%；網(wǎng)絡(luò)收入為31億美元，同比增長(zhǎng)20%，這得益于益于Ethernet for AI，其中包括Spectrum X端到端以太網(wǎng)平臺(tái)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI網(wǎng)絡(luò)NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)AI收入同比增長(zhǎng)超過(guò)3倍。

就在不久前，AI網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)剛爆出了一項(xiàng)大新聞。馬斯克僅用了122天就塑造了xAI 位于田納西州孟菲斯市的 Colossus 超級(jí)計(jì)算機(jī)集群，該集群使用10萬(wàn)張NVIDIA Hopper GPU加速卡，超過(guò)1500個(gè)GPU機(jī)架，堪稱全球最大AI超級(jí)計(jì)算機(jī)集群。

實(shí)際上，該集群使用了 NVIDIA Spectrum-X 以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，該平臺(tái)是專為多租戶、超大規(guī)模的 AI 工廠提供卓越性能而設(shè)計(jì)的 RDMA網(wǎng)絡(luò)而并不是InfiniBand網(wǎng)絡(luò)。

NVIDIA聲稱專門面向 AI 的 Spectrum-X 以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)具有先進(jìn)的功能，可在提供高效、可擴(kuò)展的帶寬的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)低延遲和短尾延遲，而這些功能之前是 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)所獨(dú)有的。

NVIDIA基于 AI 的 Spectrum-X 以太網(wǎng)系統(tǒng)是一整套AI Networking的全家桶組合包括需要購(gòu)買Spectrum-X交換機(jī)、Bluefield SuperNIC以及相關(guān)光模塊及線纜組件。

基于以太網(wǎng)的Spectrum-X特性

我們根據(jù)超大以太網(wǎng)集群所面臨的通信挑戰(zhàn)來(lái)了解下基于以太網(wǎng)的Spectrum-X方案如何優(yōu)化基于以太網(wǎng)的RDMA功能。

部分內(nèi)容結(jié)合Nvidia AI Networking Whitepaper 編譯

基于以太網(wǎng)的NVIDIA Spectrum-X：專為生成式AI時(shí)代設(shè)計(jì)

AI云作為支持生成式AI工作負(fù)載的新型數(shù)據(jù)中心類別，正日益受到業(yè)界的關(guān)注。這類數(shù)據(jù)中心不僅繼承了傳統(tǒng)云的核心功能，如多租戶支持、安全性保障和多樣化的工作負(fù)載支撐，更在支持更大規(guī)模的生成式AI應(yīng)用方面展現(xiàn)出卓越能力。生成式AI是一類基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成新輸出的人工智能算法，其以圖像、文本、音頻等多種形式創(chuàng)造全新內(nèi)容，與旨在識(shí)別模式和進(jìn)行預(yù)測(cè)的傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)形成鮮明對(duì)比。 NVIDIA Spectrum-X構(gòu)建了以太網(wǎng)多租戶、超大規(guī)模AI云而精心設(shè)計(jì)的革命性解決方案，它完美契合了生成式AI時(shí)代的發(fā)展需求。

無(wú)損網(wǎng)絡(luò)與RDMA

在有損網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中面臨著丟失或質(zhì)量下降的風(fēng)險(xiǎn)。這種網(wǎng)絡(luò)傾向于優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣榷菧?zhǔn)確性。然而，對(duì)于AI應(yīng)用而言，丟包導(dǎo)致的后果可能是災(zāi)難性的，包括性能下降、GPU資源的空閑浪費(fèi)以及功耗的額外開(kāi)銷。

圖1：GPU-GPU的RDMA通信實(shí)現(xiàn)示意圖

無(wú)損網(wǎng)絡(luò)則完全改變了這一局面。在這種網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾缘玫絿?yán)格保障，所有數(shù)據(jù)包都能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地到達(dá)目的地。盡管以太網(wǎng)最初的設(shè)計(jì)確實(shí)允許一定的丟包率，但在InfiniBand網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)損是基本要求。

隨著GPU計(jì)算和大規(guī)模AI應(yīng)用場(chǎng)景在云環(huán)境中的廣泛應(yīng)用，以太網(wǎng)也通過(guò)采用RoCE（RDMA over Converged Ethernet）和基于優(yōu)先級(jí)的流量控制（PFC，Priority Flow Control）等技術(shù)，結(jié)合無(wú)損網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)，使用NVIDIA Spectrum-X，為AI應(yīng)用提供了更加可靠和高效的解決方案。 遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(wèn)（RDMA，Remote Direct Memory Access）技術(shù)的出現(xiàn)，進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男省Ｋ试S數(shù)據(jù)在遠(yuǎn)程系統(tǒng)、GPU和存儲(chǔ)器之間直接傳輸，無(wú)需經(jīng)過(guò)CPU的干預(yù)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式涉及多個(gè)復(fù)雜的步驟，包括數(shù)據(jù)的復(fù)制、網(wǎng)絡(luò)發(fā)送以及接收方的多步驟處理。而RDMA則直接跨越了這些繁瑣的中間環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效傳輸。我們?cè)谥暗腒iwi Talks有敘述過(guò)目前RDMA面對(duì)大規(guī)模集群存在的問(wèn)題及建議。

挑戰(zhàn)與方案1：自適應(yīng)路由、多路徑與數(shù)據(jù)包噴灑

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用程序通常會(huì)產(chǎn)生大量的小數(shù)據(jù)流，這使得網(wǎng)絡(luò)流量的統(tǒng)計(jì)平均值能夠反映整體情況。在這種背景下，基于簡(jiǎn)單靜態(tài)哈希的路由算法，如等價(jià)多路徑（ECMP，Equal Cost Multi-Path），足以應(yīng)對(duì)常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)流量問(wèn)題。

然而，人工智能工作負(fù)載的特性卻截然不同。它們通常會(huì)產(chǎn)生少量的大數(shù)據(jù)流，被稱為“大象流”（elephant flows）。這些大象流會(huì)占用大量的鏈路帶寬，如果多個(gè)大象流被路由到同一鏈路，就會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的擁塞和高延遲。在人工智能應(yīng)用中，即使是在非阻塞拓?fù)渲惺褂肊CMP，大象流之間的碰撞幾率也非常高。由于AI作業(yè)的性能高度依賴于最壞情況下的表現(xiàn)，這些碰撞會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)間既超出預(yù)期又變得極為不穩(wěn)定。

圖2：NVIDIA：Spectrum-X以太網(wǎng)自適應(yīng)路由的細(xì)粒度數(shù)據(jù)包示意圖

因此，NVIDIA引入自適應(yīng)路由算法來(lái)動(dòng)態(tài)平衡網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸。此外，路由的精細(xì)度也至關(guān)重要，以避免大象流之間的碰撞。即使按流量進(jìn)行路由，仍然存在擁塞的可能性。然而，當(dāng)采用數(shù)據(jù)包噴灑（Packet Spraying）技術(shù)，即按每個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行路由時(shí)，數(shù)據(jù)包可能會(huì)以無(wú)序的方式到達(dá)目的地。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包粒度的自適應(yīng)路由，我們需要建立靈活的重新排序機(jī)制，確保自適應(yīng)路由對(duì)應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)是透明的。

挑戰(zhàn)與方案2：擁塞控制

在繁忙的多租戶AI云環(huán)境中，不同AI作業(yè)并行運(yùn)行時(shí)，網(wǎng)絡(luò)擁塞問(wèn)題往往難以避免。尤其是當(dāng)大量發(fā)送方試圖向單一目的地或不同目的地（這些目的地可能已受到其它應(yīng)用背景流量的影響）傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象尤為顯著。這種擁塞不僅會(huì)導(dǎo)致延遲飆升和有效帶寬急劇縮減，還可能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)“熱點(diǎn)”的擴(kuò)散，造成相鄰租戶的相互干擾，即受害者效應(yīng)。

圖3：NVIDIA：Spectrum-X以太網(wǎng)擁塞控制與交換機(jī)和NVIDIA BlueField SuperNIC協(xié)同工作

傳統(tǒng)的擁塞控制方法，如顯式擁塞通知（ECN，Explicit Congestion Notification），在支持生成式AI的以太網(wǎng)環(huán)境中顯得捉襟見(jiàn)肘。為了有效緩解擁塞，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)設(shè)備（如NIC或DPU）必須進(jìn)行精確的流量控制。然而，ECN機(jī)制在交換機(jī)緩沖區(qū)接近滿載時(shí)才開(kāi)始發(fā)揮作用，此時(shí)接收方會(huì)通知發(fā)送方限制其發(fā)送速率。但在大規(guī)模AI模型常見(jiàn)的突發(fā)流量場(chǎng)景下，這種延遲的擁塞反饋可能導(dǎo)致緩沖區(qū)迅速填滿，進(jìn)而引發(fā)丟包問(wèn)題。盡管深度緩沖交換機(jī)能夠降低緩沖區(qū)溢出的風(fēng)險(xiǎn)，但它們引入的額外延遲卻削弱了擁塞控制的初衷。

實(shí)現(xiàn)高效的擁塞控制需要交換機(jī)與網(wǎng)卡NIC之間的緊密協(xié)作。NVIDIA Spectrum-X通過(guò)利用Spectrum-4交換機(jī)的帶內(nèi)、硬件加速的遙測(cè)數(shù)據(jù)，為BlueField-3 SuperNIC提供實(shí)時(shí)的流量計(jì)量信息。

挑戰(zhàn)與方案3：性能隔離與安全性多租戶環(huán)境如AI云，必須確保各個(gè)作業(yè)之間的性能隔離，以免受到其它作業(yè)的網(wǎng)絡(luò)流量干擾。遺憾的是，許多以太網(wǎng)ASIC設(shè)計(jì)在性能隔離方面考慮不足。這導(dǎo)致某些作業(yè)在面臨“近鄰干擾”（noisy neighbor）（即向同一端口發(fā)送流量的相鄰作業(yè)）時(shí)，其有效帶寬可能會(huì)急劇下降。 以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)時(shí)還需考慮網(wǎng)絡(luò)公平性。AI云應(yīng)支持多種異構(gòu)應(yīng)用程序的混合運(yùn)行。由于不同應(yīng)用程序可能使用不同大小的數(shù)據(jù)幀，如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)母綦x優(yōu)化措施，大數(shù)據(jù)幀可能會(huì)占用過(guò)多的帶寬資源，導(dǎo)致小數(shù)據(jù)幀傳輸受阻。

實(shí)現(xiàn)性能隔離和防止“近鄰干擾”的關(guān)鍵在于采用共享數(shù)據(jù)包緩沖區(qū)。通過(guò)為所有作業(yè)提供平等的緩存訪問(wèn)權(quán)限，共享緩沖區(qū)能夠確保混合AI云工作負(fù)載的穩(wěn)定性和低延遲。

圖4:強(qiáng)調(diào)通用共享數(shù)據(jù)包緩沖區(qū)架構(gòu)與分割緩沖區(qū)實(shí)現(xiàn)之間重要性

除了從帶寬角度考慮性能隔離外，我們還應(yīng)認(rèn)識(shí)到性能隔離與零信任架構(gòu)對(duì)于多租戶環(huán)境網(wǎng)絡(luò)安全的重要性。數(shù)據(jù)無(wú)論是在靜止?fàn)顟B(tài)還是傳輸過(guò)程中，都需要得到嚴(yán)格的保護(hù)。高效的加密和認(rèn)證工具能夠在不犧牲性能的前提下提供強(qiáng)大的安全保障。BlueField-3 DPU集成了安全引導(dǎo)功能，為基于硬件的信任根提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，并支持MACsec和IPsec等協(xié)議用于數(shù)據(jù)加密，以及AES-XTS 256/512等加密算法用于靜態(tài)數(shù)據(jù)的保護(hù)。

以上是英偉達(dá)對(duì)基于以太網(wǎng)Spectrum-X解決方案的部分優(yōu)勢(shì)特性總結(jié)；

UEC 超以太聯(lián)盟對(duì)標(biāo) NVIDIA Spectrum

我們已經(jīng)了解UEC是專門為AI網(wǎng)絡(luò)Scale -out互聯(lián)成立的國(guó)際聯(lián)盟，目的是全面優(yōu)化RDMA的功能，從而實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的AI網(wǎng)絡(luò)集群的高效運(yùn)作。

UEC 主要在Transport Layer傳輸層做了全面的優(yōu)化，不限于消息語(yǔ)義優(yōu)化、數(shù)據(jù)包傳輸、擁塞控制及可靠性安全性等目前大規(guī)模集群擴(kuò)展需要優(yōu)化的功能。

UEC支持自適應(yīng)路由及數(shù)據(jù)包噴灑

超以太聯(lián)盟下一代的Modernized RDMA將支持多路徑傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包噴灑技術(shù)，從而優(yōu)化自適應(yīng)路由。UEC支持了RUD，UET就可以將同一個(gè)流的不同包分散到多個(gè)路徑上同時(shí)傳輸，實(shí)現(xiàn)包噴灑功能。這讓交換機(jī)可以充分發(fā)揮ECMP甚至WCMP（Weighted Cost Multi- Pathing）路由能力，將去往同一目的地的數(shù)據(jù)包通過(guò)多條路徑發(fā)送，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)利用率。

（來(lái)源:AMD）

UEC將支持端到端遙測(cè)Telemetry

新的UEC對(duì)于擁塞做出了優(yōu)化機(jī)制：來(lái)自網(wǎng)絡(luò)的擁塞信息可以向參與者提供擁塞的位置和原因。縮短擁塞信號(hào)路徑并向端點(diǎn)提供更多信息，能夠?qū)崿F(xiàn)更快速的擁塞控制。無(wú)論是發(fā)送方還是接收方安排傳輸，現(xiàn)代交換機(jī)都可以通過(guò)快速傳遞準(zhǔn)確的擁塞信息給調(diào)度器或起搏器pacer，促進(jìn)響應(yīng)式的擁塞控制，從而提高擁塞控制算法的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。結(jié)果是減少了擁塞、降低了丟包率和縮短了隊(duì)列長(zhǎng)度——所有這些為改善尾部延遲提供了服務(wù)。

UEC支持安全性與加密

UEC傳輸協(xié)議從設(shè)計(jì)之初就融入了網(wǎng)絡(luò)安全概念，能夠加密并驗(yàn)證AI訓(xùn)練或推理作業(yè)中計(jì)算端點(diǎn)間發(fā)送的所有網(wǎng)絡(luò)流量。UEC傳輸協(xié)議借鑒了現(xiàn)代加密方法（如IPSec和PSP）中用于高效會(huì)話管理、認(rèn)證和保密的核心技術(shù)。隨著作業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，必須在不使主機(jī)和網(wǎng)絡(luò)接口的會(huì)話狀態(tài)急劇膨脹的前提下支持加密。為此，UET（UEC傳輸）引入了新的密鑰管理機(jī)制，允許成千上萬(wàn)個(gè)參與同一作業(yè)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間高效共享密鑰。它被設(shè)計(jì)成能在AI訓(xùn)練和推理所要求的高速和大規(guī)模下高效實(shí)現(xiàn)。托管在大型以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上的高性能計(jì)算（HPC）作業(yè)具有類似的特征，同樣需要相當(dāng)?shù)陌踩珯C(jī)制。這意味著UEC傳輸不僅能滿足AI領(lǐng)域的需求，也能適應(yīng)HPC環(huán)境中對(duì)于安全性和性能的嚴(yán)格要求，確保數(shù)據(jù)在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的傳輸既高效又安全。

UEC成員Arista公司表示，“當(dāng)PCI總線因主機(jī)CPU上的競(jìng)爭(zhēng)工作負(fù)載或降速等原因出現(xiàn)擁塞時(shí)，通常需要使用ECN(顯式擁塞通知)標(biāo)記。Arista在實(shí)現(xiàn)ECN標(biāo)記方面經(jīng)驗(yàn)豐富，可以對(duì)經(jīng)過(guò)擁塞隊(duì)列的數(shù)據(jù)包進(jìn)行標(biāo)記。此外，該公司還支持即將推出的多種網(wǎng)絡(luò)內(nèi)遙測(cè)(In-Network Telemetry)技術(shù)，它們能提供更細(xì)粒度的網(wǎng)絡(luò)擁塞隊(duì)列深度信息，從而全面支持網(wǎng)絡(luò)內(nèi)遙測(cè)。這項(xiàng)新技術(shù)預(yù)計(jì)將與超以太網(wǎng)的網(wǎng)卡和未來(lái)的RDMA一起發(fā)揮更大作用。”