★
Menu
Trang chủ Cách xây dựng Danh sách theo dõi Hệ sinh thái
Phần cứng Các chipSo sánh chip Máy chủ & Hệ thốngMạng kết nối Bộ nhớXưởng đúc & Đóng gói Làm mát
Cơ sở hạ tầng Trung tâm dữ liệuĐiện năng Dự ánCloud & Điện toán GPU
Trí tuệ Mô hình AIPhần mềm Sản phẩm AICác benchmark Bài báo nghiên cứuCác tập dữ liệu Các khái niệm
Hệ sinh thái Công tyCổ phiếu Con ngườiDòng thời gian Xu hướngTương lai của AI
Học Tin tức Hỏi dữ liệu AI Agents
Giới thiệu Về chúng tôi Phương pháp luận Dữ liệu & API Tuyên bố miễn trách nhiệm
Tùy chọn
DỮ LIỆU & API

Truy cập JSON chỉ đọc miễn phí vào dữ liệu cache của trang.

Chế độ tối

Chế độ hướng dẫn
Chưa quen với thuật ngữ về chip, data center và mô hình AI? Chúng tôi giải thích các khái niệm then chốt ngay khi bạn duyệt, bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Cùng dữ liệu đó, có phần hỗ trợ tích hợp sẵn.

Chế độ chuyên gia
Bạn đã nắm rõ cấu trúc. Chỉ cần dữ liệu: gọn, nhanh và súc tích, không có giải thích thêm. Đây là chế độ xem mặc định.

Ngôn ngữ giao diện
‹ Quay lại
Tìm hiểu chuyên sâu 7 phút đọc · ← Tất cả tin tức

Training a frontier model is a conversation: every few milliseconds, thousands of GPUs must agree on gradient updates. The network that carries that conversation decides how much of your billion-dollar cluster you actually get to use.

Two networks, two physics

Scale-up is the short-range, memory-speed domain: NVLink joins 8 GPUs on a board — or 72 in a NVL72 rack — at up to 1.8 TB/s each, close enough that they can share each other's memory. This domain is NVIDIA's deepest moat; the industry's answer is the open UALink standard, arriving with AMD's Helios racks.

Scale-out connects racks into clusters: 400–800 Gb/s per GPU over InfiniBand or Ethernet, in fat-tree or rail topologies designed so any GPU can reach any other in a few hops. Collective operations (NCCL's all-reduce) synchronize the fleet; a single slow link drags everyone.

The InfiniBand-vs-Ethernet war

InfiniBand (NVIDIA's, via Mellanox) owned big training for a decade: lossless, low-jitter, with in-network reduction. But hyperscalers hate single-vendor dependencies, and Ethernet's ecosystem (Broadcom switch silicon, Arista systems) is vast and cheap. The Ultra Ethernet Consortium retrofitted Ethernet with the missing manners (modern RDMA, packet spraying), NVIDIA hedged with its own Spectrum-X — which runs Colossus — and by 2025 the momentum question was settled enough that even NVIDIA sells both.

Optics: the light bill

Between racks, copper gives out; every port terminates in an optical transceiver — a cluster consumes them by the hundred thousand, at hundreds of dollars and several watts each. That line item built the fortunes of Coherent, Lumentum, Fabrinet and Credo, and drives the next transition: co-packaged optics, moving lasers onto the switch package to cut the power ~3x.

Why this layer decides winners

Cluster utilization — the fraction of theoretical FLOPS you actually harvest — lives or dies on the fabric. Meta's Llama team disclosed heroic networking engineering; xAI's Ethernet bet proved at 100k scale; and every 2026-era rack architecture (NVL576, Helios) is really a networking claim wearing a GPU costume.

6 Chặng tiếp theo trên hành trình Liquid Cooling: Why AI Got Wet New AI chips run so hot that fans can't cool them anymore — so water flows through tiny metal plates bolted right onto the chips.

Xem thêm trong Hệ thống & Cơ sở vật chất

Inside an AI Data Center Đọc → Where Data Centers Go (and Why) Đọc → LC Liquid Cooling: Why AI Got Wet Đọc → Neoclouds: The GPU Landlords Đọc →