当前，大参数的AI模型仍然呈现出增长趋势，超大规模AI工厂的网络架构十分有必要从“连接管线”升级为决定整体效率的“中枢神经系统”。这一必要性的背后原因在于：首先，当数万乃至数百万GPU协同工作时，传统网络仿佛拥堵的普通公路，无法承受AI训练特有的“洪水般”的同步数据流，从而导致昂贵的算力被大量闲置。其次，对于AI任务来说它要求网络必须十分可靠，任何微小的延迟或拥塞都会拖慢训练过程，因此必须通过智能调度实现确定性的高速传输。再次，企业也需要基于以太网等开放标准来打破技术捆绑，只有这样才能灵活整合资源、实现自主优化以及实现跨数据中心的算力池化。在这种情况之下，只有实现网络升级才能释放万亿参数模型的潜力，从而将全球GPU资源转化为一台高效的“超级计算机”。

在大参数模型重构算力格局的背景之下，AI网络架构迎来新升级。近日，NVIDIA Spectrum-X以太网被升级为下一代AI数据中心神经网络进行使用，这意味着加速计算与开放网络的融合进入了新阶段，也意味NVIDIA正在通过较高的网络效率将全球算力资源编制成为一台前所未有的“超级计算机”。

Meta和Oracle在行动：将Spectrum-X以太网交换机标准化为开放型加速网络架构

据了解，Meta和Oracle正将Spectrum-X以太网交换机标准化为一种开放的加速网络架构。

Meta的Facebook开放交换系统（FBOSS，Facebook Open Switching System）是一款专为管理和控制大规模网络交换机而开发的软件平台，Meta将Spectrum以太网交换机集成到FBOSS这一网络基础设施中，二者的集成将提升训练更大规模的模型的效率和可预测性，为数十亿用户提供生成式AI服务。

Oracle则将构建一个十亿瓦级（Giga-Scale）的AI工厂，该工厂由NVIDIA Vera Rubin架构提供加速，并通过Spectrum-X以太网进行互连。通过采用Spectrum-X以太网网络，Oracle能以较高的效率实现数百万个GPU的互连，帮助客户更快速地训练和部署AI模型。

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NVIDIA Spectrum-X以太网网络平台：首个专为AI打造的以太网网络平台

据介绍，NVIDIA Spectrum-X以太网网络平台专为万亿参数模型打造，它是由Spectrum-X以太网交换机和Spectrum-X以太网SuperNIC组成的业界首个专为AI打造的以太网网络平台，能够帮助企业以高效率和大规模实现数百万个GPU的互连。

当前，万亿参数模型和生成式AI正在重新定义数据中心的规模。Spectrum-X以太网网络持续拓展AI部署规模，保障了一些企业构建全球先进型AI基础设施所需的性能与可扩展性。

NVIDIA表示，Spectrum-X以太网网络展现出较高的效率，以优良的拥塞控制技术，助力全球最大的AI超级计算机实现了95%的数据吞吐量。相比之下，通用以太网在同样的规模部署中，则会发生大量流量冲突，导致吞吐量大幅降低。因此，这一跃升标志着面向AI的大规模网络在经济效益和性能方面实现了较大进展。

NVIDIA Spectrum-XGS以太网技术则是Spectrum-X以太网网络平台的一部分，可以实现跨区域扩展，能够将跨城市、跨国家乃至跨大陆的数据中心连接成超大规模的十亿瓦级（Giga-Scale）AI超级工厂。

Spectrum-X则为专门NVIDIA的全栈平台（包括 GPU、CPU、NVIDIA NVLink及软件）而构建，可以提供从计算到网络的无缝性能衔接。其先进的拥塞控制、动态路由以及AI驱动的遥测功能，可以确保大规模AI训练和推理集群的效率和可预测性。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋表示：“万亿参数模型正在将数据中心转变为十亿瓦级（Giga-Scale）AI 工厂，Meta和Oracle等行业领导者正在将Spectrum-X以太网定义为推动这场产业变革的标准。Spectrum-X不仅是更快的以太网，更是AI工厂的神经系统，帮助超大规模企业将数百万个GPU连接到一起构建成一台巨型计算机，从而训练有史以来规模最大的模型。”

笔者认为，黄仁勋的论断勾勒出了当前AI算力发展的图景。他将数据中心称之为“十亿瓦级AI工厂”，展示了数据中心角色的根本性改变，即它不再只是存储信息和分发信息，而是能够像工业时代的发电厂一样，进行集中式的AI智力生产。同时，他指出Meta和Oracle正在将Spectrum-X以太网定义为推动这场产业变革的标准，这说明在超大规模AI集群的构建上，行业领导者们正在从各自为战的封闭方案，转向一个基于以太网的开放型网络架构。这种共识的逐渐形成，是产业走向更成熟和更大规模的关键一步，能够助力打破以往的极致性能往往依赖于封闭技术栈的瓶颈。而黄仁勋关于“Spectrum-X不仅是更快的以太网，更是AI工厂的神经系统”的阐述，则点明了此次升级的核心。假如仅仅提供高带宽就好比只是修了一条更宽的道路，但是无法解决AI训练中万亿参数同步所产生的全局性拥堵。所谓神经系统就意味着它必须具备智能能力，比如能够感知流量拥塞，再比如能够确保信号无损且准时达到，从而将数百万GPU的协同计算变得“纪律严明”。而这一切的最终目标便是黄仁勋所说的构建一台巨型计算机。如能建成，一个数据中心内的所有计算单元将能融为一体，从而能从根本上降低构建超大模型和使用超导模型的复杂度和成本，为解锁更具突破性的AI应用奠定算力基础。