一份全面清單：Web3行業高薪酬的13種工作
來源：區塊鏈騎士這可能會讓許多人感到震驚，但除了成為開發人員之外，Web3還有其他高薪工作。Web3可能是現代就業市場中跨學科最多的領域，換句話說，它由許多個在不同領域中具有不同
【ITBEAR】9月11日消息，隨著人工智能技術的飛速發展，AI組網結構的變化趨勢日益成為業界關注的焦點。近日，興業證券發布了一份題為《AI深度洞察系列報告（三）：Scale up與Scale out組網變化趨勢如何看？》的研究報告，深入探討了這一問題及其對算力產業鏈投資機會的影響。
報告指出，在AI大模型訓練領域，分布式并行訓練架構已成為主流，其中張量并行對通信的要求尤為突出。隨著模型規模的不斷擴大，服務器內帶寬需求也在迅猛增長。為滿足這一需求，建立更大帶寬的超節點已成為行業發展的必然趨勢。
據ITBEAR了解，超節點的規模設計正由GPU廠商和云服務商共同推動。以英偉達為例，其超節點規模在不斷升級，以適應日益增長的算力需求。同時，谷歌也在通過擴大超節點Pod規模來降低數據中心網絡（DCN）的帶寬要求。此外，UALink聯盟也在積極推動超節點規模的進一步提升。
在Scale up方面，除了帶寬提升外，互聯密度的增加也是一個重要趨勢。英偉達等廠商正在采用先進的互聯技術，如NVL GB200方案和NVLINK協議，以提升機柜內部的互聯帶寬。目前，銅互聯方式仍占主導地位，但長期來看，光互聯技術有望取代銅互聯，成為未來的主流互聯方式。
另一方面，Scale out的發展則主要體現在集群規模的擴大上。受Scaling Laws法則的驅動，AI大模型的硬件部署正朝著更大集群的方向發展。目前，AI集群規模已進入10萬卡階段，以太網組網在AI集群中的應用也正在加速落地。
報告還提到，字節跳動和meta等科技巨頭已經采用以太網技術來搭建AI集群。同時，博通等廠商也在不斷升級其以太網交換芯片，以滿足不斷增長的市場需求。英偉達也強調了以太網方案在AI集群部署中的重要性。
此外，隨著AI集群規模的擴大，交換機和光模塊等配套設施的需求也在不斷增加。Arista等公司針對AI需求提出了不同的交換機互聯方案，通過提升交換機端口數來推動Scale out規模的進一步提升。同時，光模塊的總需求也與算力需求成正比，保持向上趨勢。硅光技術有望在未來逐步從可插拔硅光形式過渡到CPO形式，并在1.6T光模塊階段實現滲透率的提升。
綜上所述，AI組網正朝著更大規模集群的方向發展，Scale up和Scale out兩大趨勢共同推動了AI算力產業鏈的不斷進步。隨著技術的不斷創新和市場需求的持續增長，相關產業將迎來更多的投資機會和發展空間。
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