生成式AI时代的计算需求 在生成式AI时代，随着计算需求的快速增长，传统的数据中心和网络架构已经无法满足新的挑战。为了应对这一变化，我们需要一种新的计算架构，能够支持多租户、多样化的小规模工作负载，以及更大规模的生成式AI应用。
数据中心作为计算机：多租户与多样化工作负载 在新的计算架构中，数据中心被视作一个巨大的计算机，能够处理各种类型的工作负载。这种架构需要支持多租户，即多个用户或组织共享数据中心资源，同时还需要能够处理传统以太网网络中的南北流量。
生成式AI云与AI工厂：网络架构的对比 生成式AI云和AI工厂是两种不同的网络架构。生成式AI云是多租户的，能够处理包括大规模生成式AI在内的各种工作负载。而AI工厂则是针对单个或少数用户，专门用于处理超大型AI模型。在AI工厂中，NVIDIA NVLink和InfiniBand是AI网络的黄金标准。
集体通信在大型语言模型中的作用 在大型语言模型（LLM）中，集体通信机制，如All2All和Allreduce，发挥着关键作用。这些机制能够实现GPU之间的有效通信，提高模型训练的效率和性能。
AI优化网络的需求与挑战 为了满足AI应用的需求，我们需要一种AI优化的网络。这种网络需要能够处理高带宽流量，同时具备高抖动容错能力和异构流量处理能力。此外，还需要实现多路径传输和可预测的性能，以支持松散耦合和紧密耦合的应用。
NVIDIA SHARP与AI网络性能的提升 NVIDIA SHARP是一种基于InfiniBand的网络内计算技术，能够实现可扩展的分层聚合和归约协议。通过SHARP，可以显著提高NCCL（NVIDIA集体通信库）的带宽，从而提升AI网络的性能。
结论：网络定义数据中心的重要性 在生成式AI时代，网络架构对于数据中心的性能至关重要。通过优化网络架构，我们可以提高数据中心的效率和性能，从而更好地支持生成式AI应用。
