AI大模型浪潮下的GPU互连革命：UALink与ALS引领技术新纪元

在LLM热潮中，大模的我们不仅要关注GPU本身，型浪还要关注互连技术。潮下随着AI参数量成倍地增加，互连甚至“上不封顶”地扩展，革命如果想要服务器扛住这样的领技“巨浪”，就要编织更多的术新网，形成非常强大的纪元算力网络；如果想要释放GPU集群的全部潜力，每个节点间的大模的通信都要顺畅无阻，犹如铺设一条条“高速公路”。型浪

从UEC到UALink，潮下取代现有技术

GPU领域，互连比较典型的革命两个互连技术是InfiniBand和NVLink/NLSwitch技术，前者用于服务器间连接，领技可以形成大型AI算力网络，术新后者可以将GPU和GPU互连，至多让576个GPU实现每秒1.8TB的通信。

毋庸置疑，两种私有协议的性能都很强劲，但它们都非常封闭，在一定程度上制约了技术的持续演进与效能优化潜力。目前，行业更为通用的做法是通过成立联盟，制定公开的协议标准。众人拾柴火焰高，参与的玩家越多，互连技术进化得就越快，协议标准也就越趋于统一。

去年7月，AMD、Arista、博通、思科、EVIDEN等公司联合成立超以太网联盟（Ultra Ethernet Consortium，简称UEC），随后增强型以太网开始取代InfiniBand技术，迅速成为GPU新的加速节点。一些公司也因此获得了丰厚的利润，例如Arista公司的AI集群互连销售额显著增长。

就在10月28日，AMD、AWS、谷歌和思科等九家巨头宣布正式成立UALink联盟（Ultra Accelerator Link Consortium，简称UALink联盟），主推AI服务器Scale UP互连协议——UALink。这一协议一经推出便广受关注。UALink是新一代AI/ML集群性能的高速加速器互连技术，拥有低延迟和高带宽的特点，具备高性能内存语义访问的原生支持，可以完美适配GPU等AI加速器的编程模型，在一个超节点内实现一点规模的AI计算节点互连。除此之外，UALink的优势还包括显存共享，支持Switch组网模式，以及超高带宽和超低时延能力等。

区别于专注在Scale Out（横向/水平扩展）的UEC，UALink协议已经成为最具潜力的AI服务器Scale UP（纵向/垂直扩展）互连开放标准，正在迅速构建起一个AI服务器Scale UP互连技术的超级开放生态。

10月28日官网公布的UALink联盟9家创始成员单位

UALink如何在中国市场落地

作为一个互连系统开发标准，UALink在落地过程中需要覆盖多个产业环节，因此成员涵盖了芯片制造商、交换机提供商、服务器提供商等整个产业链的关键角色。然而，由于AI大模型产业在国内具备本土特色，因此UALink如何在中国市顺利场落地，面临着巨大的挑战。

为了打造一个原生支持AI场景的Scale UP开放生态系统，阿里云在今年9月倡议并牵头成立了ALS（ALink System，加速器互连系统）开放生态系统，依托于ODCC（开放数据中心委员会），解决Scale UP互连系统的行业发展规范问题。目前已有20多家AI芯片、互连芯片、服务器整机硬件和IP设计厂商加入，成员单位已就相关协议标准制定和实行路径选择展开交流。

目前，ALS已形成从协议到芯片、从硬件设备到软件平台的系统体系，主要包括ALS-D数据面和ALS-M管控面两个组成部分：ALS-D数据面互连采用UALink协议，具备UALink的一切优势，还增加定义了在网计算等特性；ALS-M可为不同芯片方案提供标准化接入方案，同时为云计算等集群管理场景，提供单租、多租等灵活和弹性的配置能力。

ALink System架构示意图

正因为全面兼容国际标准UALink生态，ALS可以与行业伙伴开放共建超高性能、超大规模的Scale UP集群互连能力，一级互连64～80个节点，二级互连可达千级节点，提供PB级共享显存和TB级互连带宽。

在今年9月底的云栖大会上，阿里云展示了其面向下一代超大规模AI集群的磐久AI Infra 2.0服务器，开放性地定义了AI计算节点和Scale UP/Scale Out互连系统，可以在统一硬件架构下支持业界主流AI方案，引领AI领域的“一云多芯”。

2024云栖大会阿里云磐久AI Infra 2.0服务器展示区

磐久AI Infra 2.0服务器的有六大亮点：一是计算节点业界密度最高，单机柜支持最大80个AI计算节点；二是计算节点集成阿里自研CIPU 3.0芯片，既能帮助实现Scale Out网络扩展，又能兼顾云网络弹性、安全的要求；三是供电效率高，在业界率先采用400V PSU，单体供电效率可达98%，整体供电效率提高2%；四是节能，机柜级液冷方案可根据实际负载动态调整CDU冷却能力来降低能耗，单柜冷却系统节能30%；五是方便运维，全新的CableCartridge后维护设计，支持全盲插，零理线易运维、零误操作，维护效率提升50%；六是可靠性高，支持弹性节点、智能路由、高可靠供电、分布式CDU等技术，可实时监控、探测各种硬件故障并自愈，硬件故障域也缩减到节点级。

除了积极拥抱UALink和牵头成立ALink System产业生态，阿里云也在积极推动UALink技术生态影响力的建设，在刚刚过去的2024开放计算全球峰会人工智能特别关注议程（Special Focus Tracks）上，阿里云服务器研发资深总监文芳志受邀和UALink联盟主席Kurtis Bowman联合发表了题为'UALink: Pioneering the AI Accelerator Revolution'的演讲，重点阐述了AI服务器Scale UP互连技术领域的发展趋势，UALink标准的路线图，UALink联盟和ALink System产业生态未来的合作潜力，以及阿里云磐久AI Infra 2.0服务器的落地实践思路。

阿里云服务器研发资深总监文芳志和UALink联盟主席Kurtis Bowman联合演讲

对AI来说，Scale UP非常重要

都是增强现有系统能力，处理更大规模能力，为什么要分成Scale-up（向上/垂直扩展）和Scale-out（横向/水平扩展）两张网？

两张网络的目标不同，Scale Out是在计算集群内部，利用外置网卡技术，通过横向扩展机柜的数目，实现到数万甚至数十万张卡的互连；Scale UP是超节点内部，采用GPU直出技术，通过十倍于Scale Out的吞吐能力，达成数十、数百的GPU高效协同。

这两张网，将业务逻辑紧密耦合在一起。可以说，两张网对于AI，尤其是AIGC或LLM都相当重要。AI基础设施的计算效能要求很高，为了最大化达成端到端MFU，需要Scale UP和Scale Out都进行最大程度的优化。由于需要解决的互连问题各不相同，尤其是10倍左右的流程差异，Scale UP需要采用不同于Scale Out的协议设计来将性能发挥到极致。

在这种极致协议的实现落地过程中，需要众多厂商和生态共同参与，一个开放的生态能够最大程度地复用已有技术和解决方案，将整个系统的性能、成本、稳定性做到最佳。但不难预见，无论是UALink，还是ALS，将发挥出协同开放的优势。

值得关注的是，UALink的重要技术基底是Infinity Fabric 协议，Infinity Fabric是一种成熟的高速互连技术，它由AMD开发，在自家的CPU、GPU产品中都有所使用，目前已经迭代到第四代，从最初的CPU间互连已经可以实现GPU间互连。在Infinity Fabric技术的加持下，UALink推进的速度也会很快。

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