今年早些時候，外媒曝光了微軟與OpenAI的一項“瘋狂計劃”：斥資千億美金，定制一個史無前例的數(shù)據(jù)中心。然而，面對這一重大利好，英偉達卻心情復(fù)雜：

爆料顯示，OpenAI拒絕使用英偉達的InfiniBand網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，轉(zhuǎn)而投奔以太網(wǎng)的陣營[1]。

眾所周知，一個數(shù)據(jù)中心往往有數(shù)千甚至上萬臺服務(wù)器；而連通這些服務(wù)器的，正是以InfiniBand和以太網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)。

英偉達是InfiniBand路線的主要玩家，獨家提供了相關(guān)的交換機、電纜等硬件設(shè)備；其余的科技公司，則扎堆在以太網(wǎng)賽道。

英偉達Quantum-X800 InfiniBand 交換機

OpenAI的“反水”，對英偉達而言是個巨大噩耗。

要知道，InfiniBand與以太網(wǎng)，彼此已互相競爭多年。InfiniBand曾一度遙遙領(lǐng)先：2015年時，超級計算機Top500榜單中，超半數(shù)的上榜者都在使用InfiniBand。但在當下，隨著大客戶陸續(xù)倒戈，InfiniBand正在輸?shù)舯荣悺?/strong>

去年7月，AMD、微軟等9家硅谷大廠聯(lián)手成立了超以太網(wǎng)聯(lián)盟（UEC），準備徹底擊潰InfiniBand。今年一季度，英偉達的InfiniBand網(wǎng)絡(luò)設(shè)備收入，出現(xiàn)了環(huán)比下降[2]。與數(shù)據(jù)中心等一路狂飆的業(yè)務(wù)相比，顯得格外突出。

那么問題來了：

1.英偉達的“親兒子”InfiniBand，為何會處于劣勢？

2.對于英偉達而言，互聯(lián)為何是場不能失敗的競賽？

派別之爭

InfiniBand的初衷，是為了解決當前算力最大的瓶頸——傳輸速度。

兩臺服務(wù)器連接在一起，“1+1”所實現(xiàn)的算力必定會“小于2”，因為數(shù)據(jù)傳輸速度遠遠小于服務(wù)器的算力?？梢园衙颗_服務(wù)器，想象成一座擁有一萬輛卡車的小城鎮(zhèn)；受制于客觀環(huán)境，每天只能往隔壁城鎮(zhèn)運輸200卡車的貨物。

數(shù)據(jù)中心則是由上千個小鎮(zhèn)構(gòu)成的王國。小鎮(zhèn)與小鎮(zhèn)之間的運輸問題，會嚴重拖累整個王國的發(fā)展。

而限制傳輸速度的罪魁禍首，是落后的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。

所謂網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，可以簡單理解為一種“交通規(guī)則”。計算機之間的信息傳輸，都沿著這一“交通規(guī)則”有序進行。最初的交通規(guī)則 ，是一種名為TCP/IP的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。

這項交通規(guī)則，有個明顯缺陷：數(shù)據(jù)在傳輸時，需要經(jīng)過CPU，極度占用CPU資源，導(dǎo)致延遲特別高。

相當于卡車運貨的公路上，設(shè)有大批人工收費站。車子每開一段路，都要停下來掏出錢包繳費，造成了嚴重擁堵，運行效率可想而知。

在這一大背景下，全新的RDMA網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（遠程直接內(nèi)存訪問）應(yīng)運而生。顧名思義，它可以繞過CPU，直接訪問另一臺服務(wù)器的內(nèi)存。換句話說，新的交通規(guī)則，將高速公路上的人工收費站全撤走了，改設(shè)成ETC。

但基于RDMA網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，業(yè)界卻衍生出了兩個不同的實現(xiàn)方向：

一是“外部革新派”。

基于RDMA全部推翻重來，重新構(gòu)建一套網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，以實現(xiàn)極致的性能。其成果，正是英偉達的InfiniBand。全新的交通規(guī)則，使得數(shù)據(jù)傳輸可以同時繞過CPU與內(nèi)存，相當于把ETC也撤了，直接通過GPU進行數(shù)據(jù)交互。

InfiniBand（無限帶寬）這個名字，正是其極致理念的一種體現(xiàn)。

二是“內(nèi)部改良派”。

一個熱知識，以太網(wǎng)是最普及的局域網(wǎng)技術(shù)，幾乎所有計算機系統(tǒng)都支持以太網(wǎng)設(shè)備。改良派的做法，正是利用RDMA網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，去改造以太網(wǎng)。

由此可見，InfiniBand與以太網(wǎng)的競爭，本質(zhì)是同一技術(shù)路線的派別之爭。

在算力供應(yīng)嚴重不足的當下，大刀闊斧革新的InfiniBand，本應(yīng)更加受到市場青睞。然而，各大硅谷巨頭卻“十動然拒”。不光是微軟，Meta也選擇全面擁抱以太網(wǎng)。

InfiniBand之所以如此不受待見，問題恰恰出在革新過于激進了。

激進的代價

2019年，圍繞以色列公司Mellanox，微軟、英特爾、英偉達三家巨頭展開了激烈的競購。

Mellanox是InfiniBand方案的唯一提供商，市值為22億美金。為此，英特爾專門預(yù)留了60億美金的現(xiàn)金流，本以為勝券在握；沒想到英偉達更狠，以69億美金的高價將Mellanox收入囊中[7]。

這是英偉達有史以來最貴的一筆收購。然而，老黃的梭哈，給英偉達帶來了不菲的經(jīng)濟回報。

前文曾提到，InfiniBand只是一種“交通規(guī)則”；想要使用這項技術(shù)，還得搭配硬件。

然而，由于InfiniBand的革新過于激進，重新設(shè)計了物理鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層，并不適配傳統(tǒng)的硬件，需要更換整套基礎(chǔ)設(shè)施，包括專門的交換機、網(wǎng)卡、電纜。

這些配套網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，全部由英偉達獨家提供。

相當于InfiniBand重新定義了一套更高效的交通規(guī)則，但并不適用于小鎮(zhèn)原本的燃油卡車；為了提升送貨效率，小鎮(zhèn)還得向英偉達采購一批新能源卡車。

由此可見，InfiniBand其實是一套“專用”方案。通過推廣這一方案，英偉達可以大搞捆綁銷售，向客戶兜售專用的配套網(wǎng)絡(luò)設(shè)施。

因此，InfiniBand的使用成本一直很高?？萍脊驹诮ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中心時，需要掏出20%的開支用于InfiniBand；如果改成通用的以太網(wǎng)方案，只需要一半甚至更少的費用[8]。

為了讓科技公司用InfiniBand，老黃可謂用盡套路：

例如英偉達同時售賣InfiniBand與以太網(wǎng)的網(wǎng)卡，兩者的電路板設(shè)計完全相同，但以太網(wǎng)的交貨時間明顯更長[9]。

用于InfiniBand的ConnectX-8 超級網(wǎng)卡

英偉達的小算盤在于，雖然咱貴，但性能強啊。InfiniBand方案可以大大改善AI訓練，早點把模型做出來投入市場，這錢不就賺回來了嗎？

然而，令英偉達尷尬的是，隨著“內(nèi)部改良派”陣營不斷壯大，InfiniBand與以太網(wǎng)的性能差距被縮小了。

2014年時，改良派的最新成果RoCE v2網(wǎng)絡(luò)協(xié)議問世，改變了InfiniBand一枝獨秀的局面。去年，英偉達面向InfiniBand與以太網(wǎng)，分別推出了一款交換機。盡管兩者定位有所不同，但均能實現(xiàn)800Gb/s的端到端吞吐量。

當通用方案也能做到85分時，專用方案便開始失去魅力。5-10分的領(lǐng)先，很難讓科技公司多付一倍的價錢。

而去年7月成立的超以太網(wǎng)聯(lián)盟，則打算在RoCE v2網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的基礎(chǔ)上，面向大模型這一場景，開發(fā)一套新的以太網(wǎng)協(xié)議，全面超越InfiniBand。

新的“反英偉達聯(lián)盟”一呼百應(yīng)。截至今年3月，包括字節(jié)跳動、阿里云、百度等國內(nèi)科技公司，也加入了其中。

圖：部分UEC技術(shù)指導(dǎo)委員會成員

面對超以太網(wǎng)聯(lián)盟的“正義群毆”，英偉達沒有再負隅頑抗。

過去一年，黃仁勛越來越少在公開場合提及InfiniBand。將來，InfiniBand與以太網(wǎng)之爭或?qū)u漸劃上句號。然而，英偉達并沒有放棄互聯(lián)這塊蛋糕，轉(zhuǎn)而將籌碼押注到自家的Spectrum X以太網(wǎng)平臺上。

因為，互聯(lián)正日漸成為大模型時代的兵家必爭之地。

下一個戰(zhàn)場

今年1月，美國咨詢公司Dell'Oro Group發(fā)布了一份報告，當中提到：隨著人工智能爆發(fā)，科技公司對通信互聯(lián)的需求激增，從而帶動交換機市場擴大50%[10]。

科技公司之所以對互聯(lián)這么熱情，是因為在過去一年的野蠻擴張中，漸漸觸碰到了天花板。而以InfiniBand和以太網(wǎng)為代表的互聯(lián)技術(shù)，正是打破瓶頸的關(guān)鍵。

科技公司遇到的第一個問題，是算力開支過于昂貴。

英偉達的AI芯片，一向以昂貴著稱：最新的B200芯片，單塊起售價達到了3-4萬美金。眾所周知，大模型是一只喂不飽的“算力吞金獸”。為了滿足日常使用，科技公司通常需要采購至少上千塊AI芯片，這錢燒得比直接碎鈔都快。

如果自研芯片，同樣也會遇到類似的問題。由于芯片制程迭代放緩，提升芯片算力上限，需要付出更多的成本。

然而，由于傳輸速度的限制，數(shù)據(jù)中心并沒有發(fā)揮出芯片全部的算力。相比于硬著頭皮堆芯片，提升數(shù)據(jù)傳輸速度，提高算力利用率，相對更具性價比一些。

第二個問題是功耗。

隨著數(shù)據(jù)中心越做越大，功耗也在直線上升。扎克伯格曾在采訪中提到，近幾年新建的數(shù)據(jù)中心，功耗已經(jīng)達到了50-100兆瓦，稍大一點的已經(jīng)達到了150兆瓦。按照這個趨勢下去，300、500乃至1000兆瓦，都只是時間問題[11]。

然而，根據(jù)美國能源信息署的數(shù)據(jù)，在2022年夏天，硅谷所在的加州，總發(fā)電量為85981兆瓦[12]。面對越來越多的“電力怪獸”，電網(wǎng)實在有些滿頭大汗。

為了訓練GPT-6，微軟與OpenAI曾搭建了一個由10萬張H100組成的服務(wù)器集群，測試了一下發(fā)現(xiàn)當?shù)仉娋W(wǎng)直接罷工。

目前，微軟與OpenAI的解決方案，是“跨地區(qū)的分布式超大規(guī)模集群訓練”。

翻譯成人話就是，將幾十甚至上百萬塊AI芯片，分散在多個城市或者地區(qū)，再借助InfiniBand或者以太網(wǎng)，連成一個整體——互聯(lián)又一次發(fā)揮了至關(guān)重要的作用[13]。

如果說，大模型世界的準則，是大力出奇跡；那么互聯(lián)的價值，就在于拔高大力出奇跡的物理上限，讓scaling law的飛輪再轉(zhuǎn)得久一些。

在人工智能時代，互聯(lián)注定將會是最重要的議題之一；而對英偉達，以及其他科技公司而言，這都是一場輸不起的比賽。

尾聲

在硅谷，英偉達越來越像只“惡龍”。在互聯(lián)的領(lǐng)域，大半科技公司都站在了英偉達的對立面。至于GPU就更不必說，大廠自研芯片擺脫英偉達，早已是個公開的秘密。

老黃這么不受待見，很大一個原因，是因為錢基本都被他賺去了。

不論是InfiniBand，還是AI芯片，英偉達都幾乎做到了壟斷，擁有很強的議價權(quán)。相比之下，科技公司們扎堆大煉AI，卻苦于沒有成熟的商業(yè)模式。大家回頭一看，發(fā)現(xiàn)只有一個皮衣男子賺得盆滿缽滿，難免心有不快。

所以，也不怪硅谷大廠們都開始“自力更生”了。畢竟，“窮”才是推動進步的原動力。

參考資料

[1] OpenAI Moves to Lessen Reliance on Some Nvidia Hardware，the information

[2] 以太網(wǎng)崛起，英偉達Infiniband正在遭受蠶食，半導(dǎo)體行業(yè)觀察

[3] 黃仁勛最新2萬字演講實錄：將打破摩爾定律發(fā)布新產(chǎn)品，機器人時代已經(jīng)到來，騰訊科技

[4] IB or RoCE？AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，Haipi智途

[5] Is InfiniBand finally ready for prime time，computerworld

[6] InfiniBand見解：在數(shù)字時代推動高性能計算，飛速社區(qū)

[7] CONNECTING THE DOTS ON WHY NVIDIA IS BUYING MELLANOX，The Next Platform

[8] GREASING THE SKIDS TO MOVE AI FROM INFINIBAND TO ETHERNET，The Next Platform

[9] Nvidia’s Plans To Crush Competition – B100, “X100”, H200, 224G SerDes, OCS, CPO, PCIe 7.0, HBM3E，SemiAnalysis

[10] AI Workloads Require New Network Buildouts Expanding Data Center Switch Market by 50 Percent, According to Dell’Oro Group

[11] AI GPU bottleneck has eased, but now power will constrain AI growth warns Zuckerberg，tomshardware

[12] Energy Information Administration

[13] 為什么說“互聯(lián)”會是未來科技投資重要命題，信息平權(quán)

[14] AI以太網(wǎng)價值幾何，國盛證券

編輯：陳彬

視覺設(shè)計：疏睿

責任編輯：陳彬