中國工程院院士劉韻潔：確定性網絡必須攻克遠距離無損傳輸技術

5月22日消息（岳明）在昨天舉行的“GIIC——2024 GPU Infrastructure Innovation Conference暨第四屆中國IDC 行業(yè)DISCOVERY大會”上，中國工程院院士、紫金山實驗室榮譽主任兼首席科學家劉韻潔應邀出席，并發(fā)表《確定性網絡為AI大模型發(fā)展提供重要支撐》主旨演講。

劉韻潔指出，互聯(lián)網在消費領域取得了巨大成功，但隨著向生產領域和實體經濟的逐漸滲透，傳統(tǒng)互聯(lián)網“盡力而為”的網絡能力已經很難滿足需求，確定性是下一代網絡必須面對和解決的問題。這種確定性不僅僅是實體經濟和AI人工智能的需求，在消費互聯(lián)網中也需要。以蘋果推出的可穿戴電子設備產品——Apple Vision Pro為例，有12個攝像頭，5個傳感器，6個麥克風，可以在12毫秒內把一幅高清圖像展現在面前，而這就需要確定性網絡能力。

在大模型領域，大模型對算力的需求更為迫切，2012年到2023年，算力需求增加了數十萬倍，最近五年GPU的算力增加了90倍，但整個網絡的帶寬才增加了10倍，這個差距現在預示著將來對整個網絡帶寬的能力、通訊能力提出更高要求，缺口會越來越大。

數據要素確權也是個重要應用領域，怎么把數據要素利用好、管理好，把安全性保護好是非常具有挑戰(zhàn)性的問題。沒有數據要素，中國在AI方面也會遇到很大的障礙；如果不能對數據要素進行很好的隱私保護和防護，這些數據要素就沒法共享，沒法流通，AI的發(fā)展就會遇到障礙。

另外，在大算力時代，分布式算力是必然選擇，“不可能集中在一個地方來做算力，電力問題就解決不了?！睂Υ?，我國提出了“東數西算”的布局，但如何把這種算力布局服務到全國各個行業(yè)、各個大模型？網絡問題怎么解決？這就面臨一個很大的挑戰(zhàn)——怎樣實現遠距離無損的傳輸？

劉韻潔指出，遠距離無損傳輸是一項必須攻克的難題，其中RDMA是一種非常關鍵的技術，微軟的算力中心70%都是采用RDMA無損協(xié)議進行互聯(lián)。華為的試驗數據顯示，100GE環(huán)境下，8節(jié)點VGG16模型訓練RDMA性能是TCP- IP協(xié)議的8倍多。“因為AI高端芯片對中國的封鎖，中國單點算力的差距跟美國會越來越大。在網絡能力方面，英偉達GB200相較于H100又有了成千上百被的提升，說明什么問題？每個芯片在互聯(lián)網能力方面大大提升，所以GPU算力跟網絡帶寬的需求量增長速度，對網絡帶寬的需求量會急劇增長?！?

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