PCIe数据包交换器如何赋能AI算力集群
在当前以大模型训练和推理为核心的AI时代，高性能计算平台需要大量异构计算单元协同工作。而PCIe数据包交换器正是实现这些设备高效互联的技术基石。
1. 支持多GPU并行计算架构
通过使用PCIe数据包交换器，可以将多个高端GPU（如NVIDIA A100/H100）连接至同一主机，形成高吞吐的并行计算集群。交换器负责协调各GPU之间的通信，确保梯度同步和模型参数快速分发。
2. 降低跨设备通信延迟
传统直连方式受限于主板插槽数量和信号衰减，难以支撑大规模系统。而交换器采用专用路由芯片与缓存机制，有效减少跨设备通信延迟，提升整体训练效率。
3. 动态资源分配与弹性扩展
在AI训练任务中，可根据负载情况动态调整各计算节点的访问权限与带宽分配。例如，在模型训练阶段集中分配带宽给主节点，在推理阶段则均衡分配给边缘节点，最大化资源利用率。
4. 与NVLink、CXL等技术的融合趋势
虽然PCIe仍是主流接口，但未来发展方向是与NVLink（NVIDIA）、CXL（Compute Express Link）等更高速协议融合。部分新一代交换器已支持混合协议接入，为下一代异构计算系统奠定基础。
