說到智算，相信每一個通信人都不會覺得陌生。但是如果說現在智算已經成為了一個獨立的領域，相信還有人會感到驚訝。隨著人工智能技術的飛速發展，對計算能力的要求也不斷提高，傳統的并行計算系統無法對人工智能領域的計算任務進行充分的優化，導致計算效率較低。為了解決這個問題，業內根據對計算能力不同應用場景的不同要求，開始將智算與并行計算區分開，把智算視為一種獨立的計算領域。

智算與并行計算到底有什么區別？作為計算領域的重要概念，它們的主要區別在于應用場景和技術手段。并行計算又稱作高性能計算、HPC（High Performance Computing），是一種基于大規模、高性能計算資源的計算方法和技術，它適用于處理各種大規模科學計算、數據分析和復雜模擬等領域。并行計算通常使用超級計算機、高性能服務器、高速網絡、存儲系統等硬件設備，并采用并行化計算、分布式計算等技術手段，以提高計算效率和處理速度。因此，并行計算更加關注計算速度和效率方面的問題。

智算（Intelligent Computing）則是指一種基于人工智能（AI）技術的計算方法和技術，旨在讓計算機具備更高的自我學習、自我優化和自我決策能力。智算主要應用于機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域，采用神經網絡、深度學習框架、GPU加速等技術手段，以提高模型的準確性和預測能力。因此，智算更加關注人工智能技術的應用和算法設計方面的問題。

智算與并行計算

并行計算和智算雖然都是計算領域的重要概念，但它們關注的問題不同，應用場景也有所區別。并行計算更注重高性能、高效率的計算處理，而智算則更側重于人工智能技術在各個領域的應用。因此，并行計算和智算的通信網絡在設計和實現上有所不同。

并行計算通信網絡主要是為了滿足大規模、高性能計算的需求，需要支持高速數據傳輸和低延遲通信。因此，并行計算通常靠多臺高速計算機的CPU自身串行計算，多臺并行計算。而智算通信網絡則更側重于高效處理海量數據和模型訓練，需要支持分布式計算和高可靠性的數據傳輸。為此，智算通常更多依靠GPU自身的并行計算，而多臺GPU可以進行串行或并行計算，以區分不同的計算任務。總的來說，雖然并行計算和智算都需要高速、高效的通信網絡來支持其計算需求，但是它們的設計和實現上有所不同，具體取決于不同應用場景和需求。

隨著下一代AI云服務的發布，整個加速計算服務器的市場也得到了快速的增長。面向大規模AI集群的專用網絡，如何提升業務效率、降低成本成為關鍵。基于此，銳捷推出“AI Fabric”智算中心網絡解決方案，將服務器的計算、存儲和網絡資源解耦在多臺服務器上，并且通過高速網絡進行連接和通信，以實現更高效的資源利用和管理。其采用的分布式架構，將計算、存儲和網絡資源分散。

AI Fabric智算中心網絡解決方案

在智算場景下，AI Fabric智算中心網絡解決方案具有以下幾個優點：

提升GPU算力效能：滿足AI集群大規模組網要求的同時，提升網絡帶寬利用率20%以上，GPU利用率8%以上。

提升帶寬利用率：采用Cell分片技術，讓數據流轉發負載更均衡，從而有效降低長尾延時，保障AI集群的低延時穩定傳輸。

無阻塞零丟包通信：通過VOQ技術先將網絡中收到的報文分配到不同的虛擬出隊列中，再通過Credit通信機制確定接收端有足夠的緩存空間后再發送這些報文，保障業務數據在集群內轉發不丟包，達到無損傳輸的效果。

因此，AI Fabric智算中心網絡解決方案的設計理念和技術特點非常適合智算場景下的需求，可以有效提高數據中心的資源利用率、節省空間和能耗，并且提供高效、靈活、可擴展的計算和存儲解決方案。

隨著技術的不斷發展和創新，智算與并行計算也會逐步走向融合，銳捷網絡也會致力研發出更加成熟的產品方案，持續幫助客戶業務提升效率，降低成本。