【通信设备*张良卫】光通信跟踪深度：以太网在AI算力投资中的Why、How与What

2024-06-21 07:32:36 - 东吴研究所

产业链头号玩家纷纷布局，AI+以太网是确定趋势。IB网络在AI算力建设前期占据主流，但产业链一直在探索以太网适配AI计算的可能性，超以太网联盟（UltraEtheretCosortium，UEC）应运而生，博通、英伟达、Meta等产业链各环节的网络、系统、云计算厂商也持续投入并取得进展，RoCE有望逐渐取代IB的主流地位。

为什么用以太网&RoCE？RDMA相比传统TCP/IP技术更符合AI计算高并发、低延迟的要求，是网络技术更优选。IB和以太网均可支持RDMA，IB天然支持RDMA，是AI算力建设初期短时间内快速、保质、保量实现算力落地的局部最优解，以太网产业应用基础深厚、成本低，有望成为后续最优解。

以太网如何实现AI互联高要求？AI互联主要面对两大问题：1）“大象流”显著增加带来的长尾效应——可通过RoCE的自适应路由功能解决；2）不同计算进程间数据共接收端导致“多传一”拥塞——可通过RoCE的交换机拥塞控制算法+缓存池化解决。

以太网带来哪些产业变化？1）交换机容量提升，并增加自适应路由、拥塞控制等RoCE配套功能，同时更加丰富的软硬件也为白盒交换机提供更大发挥空间，有利于其进一步渗透；2）推理需求增长开启叠加RoCE到位，云厂加速自建推理算力带来800G光模块新增量，同时英伟达客户结构持续优化，基于训练、训推一体上的优势引领1.6T等前沿产品迭代应用；3）硅光具备保证光模块供给、承接硅基共封装趋势、降低成本三层产业逻辑，有望加速渗透。

风险提示：下游需求不及预期；客户开拓与份额不及预期；产品研发量产不及预期；行业竞争加剧。

（分析师张良卫）

【通信设备*张良卫】光通信跟踪深度：以太网在AI算力投资中的Why、How与What