AI集群Scale-Up互连：展望UALink与NVLink的竞争

正文

请到「今天看啥」查看全文

以太网 （ Scale-out 互连）

- 所有 8 个 GPU 均可通过独立的 400Gb/s 专用 HCA/NIC 进行 RDMA 数据传输

- 与非 NVLink 网络设备间实现 800GB/s 聚合全双工带宽

由于 AMD 是 UALink 的发起者并贡献了 Infinity Fabric Links (xGMI) 内存一致性互连协议，下面我就拿 AMD 当前的 GPU 做个简单对照：

上图引用自技术文档《 AMD Instinct™ MI300 Series Cluster Reference Architecture Guide 》，新推出的 MI325X 应该也是同样的互连架构—— 8 颗 OAM 形态 GPU 在 UBB 板上，形成点对点全网状互连的方式。这个总带宽也不错，没有 NVIDIA DGX 系统上那 4 颗 NVSwitch 成本还能降低。不过一旦需要跨主机扩展 AI 集群， GPU 就要通过 PCIe Switch 连接的网卡（ Backend NICs ），走 Scale-out 的方式来互连。

如果是推理应用还好，单机 8 块 GPU 的内存能容纳下绝大多数的 AI 大模型（包括 DeepSeek V3/R1 671B ）。而一些较大参数量模型的训练应用，内存语义 Scale-Up 网络能够扩展的规模，在有些情况下还是有影响的。这也是 UALink 诞生的理由。

AI 芯片 UALink 带宽：达到 NVLink4 还是 5 水平？

下表中部分规格是我推测的，不一定准确。接下来我会列出相关素材和推断过程。

	UALink 1.0	NVLink4	NVLink5
对应 xPU 芯片		H100 、 H200	Blackwell 系列
基础网络速率 ( Gbps )	100Gbps 或 200Gbps	100Gbps (50Gbaud-PAM4)	200Gbps
每端口 Lane 数	1 、 2 、 4	2	2
每端口带宽 ( 单向， GB/s )	最大 100GB/s ( 双向 200GB/s)	25GB/s ( 双向 50GB/s)	50GB/s ( 双向 100GB/s)
AI 芯片最大 Lane/ 端口数	32 lane -?	18 端口	18 端口
总带宽 ( 单向 )	640GB/s -?	450GB/s	900GB/s

注 1 ： NVIDIA 官方资料习惯写全双工网络的双向总带宽，而在上表中我统一按照单向带宽来比较 。

注 2 ： NVLink 每端口由 2 个 lane 组成； UALink 每端口支持 1 、 2 或 4 个 lane 。所以在对比时， NVLink 的 18 端口相当于 36 个 lane 。

下图引用自《 Ultra Accelerator Link Consortium Inc. (UALink) - UALink_200 Rev 1.0 Specification 》规范文档，由此基本可知，未来支持 UALink 的加速器（ xPU ）应该至少有能达到 32 lane 产品。

注 3 ： 如果按照 200Gbps 和 32 lane 来计算，单芯片提供的 UALink 总带宽为 640GB/s （全双工）。

请到「今天看啥」查看全文