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首先,网络可用性直接决定GPU集群算力稳定性,AI技术的爆发正推动数据中心交换机向更高速率迭代。AI大模型参数量的指数级增长带来算力需求的规模化提升,但大规模集群并不等同于高效算力。为压缩训练周期,大模型训练普遍采用分布式技术,而RDMA正是绕开操作系统内核、降低卡间通信延迟的核心,目前主流方案为InfiniBand与RoCE v2。其中InfiniBand方案延迟更低,但成本较高,且供应链高度集中于英伟达。据戴尔奥罗集团预测,到2027年,以太网在AI智算网络的市场份额将正式超越InfiniBand。
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第三,我只需要给方向,GPT 老师来补细节,我来判断「爽不爽」,不爽就打回去改。每个分支的选项文案、不同选择对应的属性加成、结局文案……嗯,有点像是在做产品需求评审。
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