业务与训练框架
训练、推理、存储访问、模型并行、数据并行、框架版本和作业完成时间目标。
InfiniBand、RoCE 与高速以太网怎么取舍
三条路线都能用于 AI 基础设施，但适用前提不同。
| 路线 | 更适合 | 重点确认 | 风险边界 |
|---|---|---|---|
| InfiniBand | 对低时延、高吞吐、GPU 间通信效率要求高的训练集群和 HPC 场景。 | NVIDIA 网卡、交换机、线缆、光模块、拓扑、驱动和集群软件生态。 | 需要关注生态适配、交付周期、运维能力和整体预算。 |
| RoCE | 希望基于以太网生态建设无损网络，同时兼顾性能、通用性和扩展性的场景。 | PFC、ECN、DCQCN、队列、缓冲、交换机能力和端到端配置一致性。 | 配置和排障门槛较高，拥塞控制和无损参数必须严谨验证。 |
| 高速以太网 | 推理、管理网络、存储访问、普通东西向流量或对时延不敏感的业务。 | 25G/100G/200G/400G 端口规划、上联、交换容量、模块和链路预算。 | 如果训练通信密集，只靠通用以太网可能无法满足作业效率目标。 |
PoC 测试前需要准备什么
AI 集群网络测试需要把设备参数和业务目标放在一起验证。
服务器与 GPU 规模
服务器型号、GPU 型号与数量、节点数量、网卡数量、端口速率和扩容计划。
网络设备与链路
交换机层级、线缆距离、光模块或 DAC/AOC、拓扑结构、收敛比和管理网络。
验收指标
吞吐、时延、丢包、拥塞表现、作业完成时间、稳定性和故障恢复方式。
常见问题
先处理这些问题，能明显降低后续选型返工。
AI 服务器集群网络应该先判断什么？
先判断业务是训练、推理还是存储访问，再确认 GPU 数量、跨节点通信比例、时延目标、带宽目标、运维能力和预算边界。
什么时候更适合 InfiniBand？
对低时延、高吞吐、GPU 间通信效率和成熟 AI/HPC 生态要求高的训练或大规模集群，通常更适合优先评估 InfiniBand。
RoCE 的关键风险是什么？
RoCE 的风险不在于能不能跑，而在于无损配置、拥塞控制、队列、缓冲和端到端一致性是否能被持续运维。
只按 400G 端口选交换机够不够？
不够。还要看缓存、转发性能、收敛比、拓扑、模块兼容、网卡生态、故障定位能力和业务压测结果。
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