技术博客

沉淀 AI 算力、无损网络、高速互联、集群验收和 AIDC 工程实践，帮助团队更快识别问题、验证方案和复用经验。

如何为 AI 集群选择网络交换机？五个关键步骤

将GPU集群投入生产时，网络是容易被低估的一环。本文把AI集群网络交换机的选型拆解为五个关键步骤——从明确工作负载、确定网络拓扑、推导交换机规格，到评估功能特性与落地约束，帮助决策者系统性地完成交换机选型。

深入分析 OCS（Optical Circuit Switch）在AI训练和高性能计算数据中心中的应用价值，探讨其光层直连技术、低时延与高带宽优势，以及在补充传统电交换网络、优化大规模集体通信中的潜力和局限。

英伟达 Feynman（费曼）架构基于台积电 A16（1.6nm）工艺与背面供电技术，通过 3D 堆叠 LPU、异构存储体系和低延迟推理优化，为大模型时代提供高效能、低功耗的下一代 AI 算力基础。

224G SerDes是1.6T网络实现的关键技术，通过将单通道速率从112G提升至224G，在不大幅增加通道数量和系统复杂度的前提下实现带宽翻倍，为AI数据中心迈向更高带宽、更高密度和更高能效提供基础支撑。

当企业全面拥抱自主智能系统与持续机器推理时代，行业赢家不会是拥有最多 GPU 的公司，而是能够以最少架构壁垒，快速将数据转化为实际业务动作的企业。 &nbsp

随着大模型训练与推理规模持续扩大，800G网络已接近带宽瓶颈。本文从224G/lane SerDes、51.2T交换芯片、光互联技术到散热方案，系统解析1.6T网络如何成为支撑下一代AI集群扩展与高效运行的关键互联能力。

OpenAI联合NVIDIA、AMD、微软、Broadcom和Intel正式开源MRC协议，通过多平面网络、自适应包喷射和SRv6源路由三大机制，仅需两层交换机即可扩展至约13.1万块GPU，重构超大规模AI集群的网络架构。

2026年，Broadcom Tomahawk 5交换机面临供应紧张与交付压力。本文系统梳理NVIDIA Spectrum-4、Cisco Silicon One G200、Marvell Teralynx 10等51.2T替代方案，帮助AI集群建设者在性能、生态与供应链之间做出合理决策。

GPU代际决定NIC带宽，NIC带宽决定交换机端口速率。本文从GPU标准配置出发，分析H100、B300、GB200 NVL72等主流GPU对应的网络交换机选型逻辑，覆盖51.2T与102.4T两代架构。