近年来，人工智能领域的“大模型军备竞赛”愈演愈烈，模型参数量从千亿迈向万亿级别，训练算力需求呈指数级增长。在此背景下，分布式训练成为主流，而网络通信效率直接决定了训练集群的算力利用率。作为数据中心网络的两大主流技术——以太网（Ethernet）和InfiniBand（IB），其竞争格局与合作模式正在发生深刻变革。

 

大模型训练：网络通信的“生死时速”

 

大模型训练涉及的数据量和计算规模堪称海量。其核心方法数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism），决定了训练过程中需要频繁交换梯度参数和中间计算结果。以拥有1750亿个参数的GPT-3为例，训练时需要数千张GPU协同工作。在每一次迭代中，单个GPU可能要与其他所有节点通信，网络延迟和带宽成为决定训练任务吞吐量的关键因素。训练这类模型不仅要处理海量数据，而且服务器之间还需频繁交换数据来同步模型参数。相关研究表明，当网络延迟超过10微秒时，GPU算力利用率可能下降30%以上。这就对网络提出了严苛要求：需要具备超高带宽，以便快速传输大量数据；实现超低时延，减少数据传输的等待时间，保证计算效率；还必须具备极高的稳定性，防止数据传输错误致使训练失败。此外，随着模型规模持续扩大，网络的可扩展性也变得至关重要，以契合未来的发展需求。

 

以太网与InfiniBand的技术博弈

 

●   InfiniBand：高性能计算的“传统霸主”

 

InfiniBand凭借其超低延迟（亚微秒级）、高吞吐量（当前主流为400Gbps）和无损传输特性，长期在HPC（高性能计算）和AI训练场景占据主导地位。其核心优势体现在以下几个方面：

▲NVIDIA Quantum-2 QM9700 NDR 400Gb/s InfiniBand 交换机

 

协议栈优化：IB采用轻量级协议，有效减少了数据包处理开销，使得数据传输更加高效。

 

拥塞控制：基于信用的流量控制机制，能够精准避免网络拥塞，保障数据传输的稳定性。

 

RDMA支持：通过远程直接内存访问（RDMA）技术，可实现GPU显存的直接通信，绕过CPU和操作系统，大大提升了通信速度。

 

以NVIDIA主导的NVIDIA Quantum InfiniBand平台为例，其支持的GPUDirect技术，可将GPU间的通信延迟降至1微秒以下，因此成为超大规模训练集群的首选方案。

 

●   以太网：开放生态的“逆袭者”

 

以太网凭借成本优势、广泛兼容性和灵活的可扩展性，正加速向高性能场景渗透。其关键突破主要包括：

 

RoCE（RDMA over Converged Ethernet）：在以太网上成功实现RDMA，借助PFC（优先流控制）和ECN（显式拥塞通知）模拟无损网络，显著提升了以太网在高性能计算场景下的性能表现。

 

智能网卡（SmartNIC）：通过DPU/IPU卸载网络协议处理，有效降低了CPU负载，让CPU能够专注于核心计算任务，进一步提升了系统整体性能。

 

超高速率：800G以太网标准化进程不断加速，逐步缩小了与IB的带宽差距，使其在数据传输速度上更具竞争力。

 

以微软、Meta为代表的云服务商，已在大规模集群中部署RoCEv2网络，为GPT类模型的训练提供了有力支持。

 

竞争背后的生态逻辑

 

●   阵营分化：封闭与开放之争

 

InfiniBand阵营：以NVIDIA为核心，通过软硬件垂直整合（IB交换机 + NVIDIA GPU + NCCL通信库）构建起竞争壁垒，但该阵营生态相对封闭，对其他供应商的兼容性较差。

 

以太网阵营：由云计算厂商（AWS、Google、阿里云等）、芯片厂商（Intel、AMD、博通）和开源社区推动，强调开放标准和多供应商兼容性，能够为用户提供更加多元化的选择。

 

●   成本与控制的权衡

 

InfiniBand的专用硬件导致单节点成本较高，而且网络扩展在很大程度上依赖少数供应商，这无疑增加了用户的采购成本和供应风险。

 

以太网依托成熟的产业链，规模化部署成本更低，同时，以太网允许用户根据自身需求自定义网络拓扑和协议栈，赋予了用户更大的自主控制权。

 

合作与融合：异构网络的未来

 

尽管以太网与InfiniBand竞争激烈，但二者并非零和博弈，而是呈现出“底层异构，上层协同”的发展趋势：

 

协议互通：NVIDIA Spectrum-X系列交换机支持同时运行以太网和InfiniBand，通过自适应路由实现混合组网，为用户提供了更加灵活的网络部署方案。

 

▲NVIDIA Spectrum-X SN5600 800G以太网交换机

 

新兴技术催化：CXL（Compute Express Link）和UCIe（通用芯片互连）等芯片级互联技术不断发展，可能重构网络层次，推动以太网与IB在更底层实现融合，进一步提升网络性能。

 

结语：场景化选择与技术收敛

 

在大模型训练场景中，以太网与InfiniBand的竞争本质是“效率与成本”“封闭与开放”的路线之争。短期来看，超大规模训练集群为追求极致性能，可能继续倾向于选择InfiniBand；而公有云和长尾AI市场由于对成本更为敏感，会将以太网作为主流选择。但从长期发展趋势来看，随着以太网性能不断逼近理论极限、IB逐步开放生态，二者的技术边界将逐渐模糊，最终会形成以场景为导向的混合网络架构。无论是“竞”还是“合”，其核心目标始终一致：让算力流动更高效，让智能涌现更自由，为人工智能领域的发展提供强大的网络支撑。