随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据中心和高性能计算（HPC）领域对网络性能的要求越来越高。InfiniBand作为一种高性能网络技术，长期以来在AI和HPC领域占据主导地位。然而，近年来以太网技术的快速发展，使其在AI网络领域逐渐展现出强大的竞争力，甚至有望超越InfiniBand。本文将从技术特点、成本效益、生态系统等多个方面探讨以太网如何实现这一超越。
以太网与InfiniBand的技术特点
带宽与延迟
InfiniBand以其低延迟和高带宽特性著称，最新一代的InfiniBand网络能够提供高达200Gbps甚至更高的传输速率。然而，以太网技术也在不断进步，现代以太网已经能够支持800Gbps的接口，而InfiniBand在未来两年内仍无法达到这一水平。此外，以太网通过技术创新（如无损以太网和RoCEv2）显著降低了延迟，使其成为低延迟AI工作负载的可行选择。
可扩展性与灵活性
以太网的广泛采用和兼容性使其具有高度的可扩展性和灵活性。它能够与现有数据中心基础设施无缝集成，支持各种设备，更容易适应不同的网络环境。相比之下，InfiniBand由于其专有协议和硬件依赖性，可能需要特定的配置，从而限制了其可扩展性和互操作性。
安全与管理
以太网在企业和服务网络中长期占据主导地位，因此具备健全的安全协议和全面的管理功能。这些功能是通过数十年的发展和优化构建的，能够为AI部署提供强大的安全保障。而InfiniBand在安全和管理功能方面相对薄弱。
以太网的成本优势
以太网的普及和大规模生产使其在成本上具有显著优势。以太网组件和设备的广泛使用降低了部署和维护成本，使其成为预算有限的组织的理想选择。相比之下，InfiniBand的成本较高，主要由于其专有技术和硬件依赖性。例如，InfiniBand交换机的价格通常是以太网交换机的数倍。
生态系统与供应商多样性
以太网的开放性和标准化使其拥有广泛的生态系统和多样化的供应商。这不仅为用户提供了更多的选择，还促进了市场竞争，进一步降低了成本。相反，InfiniBand的生态系统相对封闭，主要由英伟达等少数供应商主导，容易形成供应商锁定。
以太网的技术创新
RoCEv2技术
RoCEv2（基于融合以太网的远程直接内存访问）技术是推动以太网在AI领域发展的关键因素之一。RoCEv2允许通过以太网在设备之间直接进行内存访问，从而显著提高了数据传输效率，降低了CPU利用率。这种技术不仅提升了以太网的性能，还使其能够更好地满足AI工作负载的需求。
无损以太网
无损以太网技术通过先进的流量控制、改进的拥塞处理和提升的缓冲性能，进一步优化了以太网的性能。这些特性使得以太网能够在高负载下保持稳定的数据传输，从而更好地支持AI训练和推理任务。
超以太网联盟（UEC）规范
2025年6月，超以太网联盟（UEC）发布了UEC1.0规范，这一规范专为现代AI和高性能计算工作负载设计。UEC1.0规范不仅集成了适用于以太网和IP的现代远程直接内存访问（RDMA）技术，还确保了端到端的可扩展性，能够覆盖数百万台设备。此外，该规范打破了供应商锁定的限制，为用户提供了更多的选择和灵活性。
以太网在AI网络中的应用场景
统一前后端网络架构
传统AI网络中，后端GPU集群通常依赖InfiniBand，而前端网络则依赖以太网，这导致了网关复杂性和运维割裂。以太网通过统一前端（通用计算）与后端（AI训练）网络，实现了标准化的操作技能集和平台复用，降低了管理复杂度。例如，Arista的解决方案通过开放标准整合了AI加速器、CPU和存储资源，形成了端到端的可扩展网络。
支持大规模AI集群
以太网通过技术创新，能够支持大规模AI集群的部署。例如，RoCEv2和无损以太网技术使得以太网能够支持数千张GPU卡构成的集群，且在大规模部署下仍能保持性能稳定。此外，UEC1.0规范的发布进一步提升了以太网在大规模AI集群中的适用性。
市场趋势与预测
根据Gartner的预测，到2028年，45%的生成式AI流量将在以太网上运行，而目前这一比例还不到20%。相比之下，预计30%的生成式AI流量将在InfiniBand上运行。这一趋势表明，以太网在AI网络领域的市场份额正在快速增长，有望在未来几年内超越InfiniBand。
以太网超越InfiniBand的关键因素
技术创新与性能提升
以太网通过RoCEv2、无损以太网和UEC1.0规范等技术创新，显著提升了其在AI网络中的性能和适用性。这些技术不仅降低了延迟，还提高了带宽和可扩展性，使其能够满足AI工作负载的严苛要求。
成本效益与生态系统优势
以太网的开放性和标准化使其具备显著的成本效益和多样化的生态系统。与InfiniBand相比，以太网的部署和维护成本更低，且能够避免供应商锁定。此外，以太网的生态系统更加广泛，支持多租户场景和灵活的集群扩展。
统一网络架构的需求
随着AI技术的普及，企业对统一前后端网络架构的需求日益增加。以太网通过整合前端和后端网络，简化了运维管理，降低了复杂度。这种统一的网络架构不仅提高了管理效率，还降低了运营成本。
总结
以太网凭借其技术创新、成本效益和生态系统优势，正在逐步超越InfiniBand，成为AI网络领域的首选技术。通过RoCEv2、无损以太网和UEC1.0规范等技术的推动，以太网不仅在性能上能够满足AI工作负载的需求，还在成本和管理上展现出显著的优势。随着市场的不断发展和技术的持续进步，以太网有望在未来几年内成为AI网络的主流选择。
