AI時代におけるネットワーク需要の急増:原則、イノベーション、投資機会

概要 大規模モデルの時代において、ネットワークの需要が著しく増加し、AI発展の重要な要素となっています。本稿では、原理から出発してAI時代におけるネットワークの重要性を探討し、将来のネットワーク側の革新方向と投資機会を分析します。

ネットワーク需要の出所 モデルの規模と単一カードの性能の差が拡大するにつれて、マルチサーバークラスタが解決策となり、ネットワークの需要が生まれました。従来のデータ転送と比較して、現代のネットワークは主にGPU間のモデルパラメータの同期に使用され、ネットワークの密度と容量に対する要求が高まっています。

ネットワークの重要性の表れ

1. 計算効率はトレーニング時間を決定し、ネットワーク接続の数と並列効率は計算能力に直接影響します。
2. 複数のカードの同期プロセスは複雑で、ネットワークの伝送と交換の要求が高まります。
3. トレーニング中断のコストは高く、ネットワークの安定性が非常に重要です。

ネットワーク革新の方向

1. 伝送媒体: 光モジュールはより高速なレートを追求し、同時にLPOやシリコンフォトニクスなどのコスト削減ルートを探求しています。銅ケーブルはラック内で競争力を維持しています。
2. ネットワークプロトコル:インターコネクト通信プロトコルとGPUのバインディング、例えばNV-LINK。ノード間通信はIBとイーサネットが主です。
3. ネットワークアーキテクチャ: 現在の主流の葉脊アーキテクチャは挑戦に直面しており、Dragonflyやrail-onlyなどの新しいアーキテクチャは超大規模クラスターに応用されることが期待されています。

投資アドバイス 通信システムのコアリンク:Zhongji Innolight、Xin Yisheng、Tianfu Communication、Shanghai Electric Co.、Ltd.など。 通信システムの革新分野: 長飛光ファイバー、中天テクノロジー、亨通光電、盛科通信など。

リスク提示 AIの需要は予想を下回り、スケーリング法則が失効し、業界競争が激化しています。