神秘网络芯片公司，浮出水面

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 超大规模数据中心和云构建商，更不用说高性能计算中心了，都不喜欢网络成本占分布式计算系统成 本的 10% 以上，而当他们看到这个数字上升到 30% 时，他们就更不喜欢了。这其中既包括将 GPU 和 XPU 内存连接起来组成机架级（以及未来的行级）系统的纵向扩展网络，也包括使用几十年前为 高性能计算超级计算机开发的消息传递接口 (MPI) 协议的某种变体将成千上万个机架级（以及很快 的行级）系统连接成一个更松散耦合的系统所需的横向扩展网络。 如果要全面核算 AI 硬件的网络成本，公司还必须加强将应用程序连接到 AI 集群的前端网络，因为 与构成 AI 集群外环或分支（取决于您使用环形拓扑、网状拓扑还是胖树拓扑）的横向扩展网络相 比，这些网络通常速度非常慢。 目前，Eridu 对其计划的具体内容以及如何制造高基数 AI 交换系统仍然守口如瓶。当我们不断向创 始人提出我们需要一款具有无数个高速端口、超低延迟和超高带宽的以太网交换机时，他们只是点头 大笑。 当然，我们长期以来一直对此深恶痛绝，尤其是在我们发现用于互连 GPU 的 PCI-Express 交换机端 口数量不 ...