以色列AI数据中心GPU网络破瓶颈，双倍带宽、延迟减半！

🌊 算力如雨后春笋般涌现的今天，数据中心早已成了AI时代的“心脏”。可你有没有想过，当你斥巨资买回那些顶级的GPU（图形处理器）时，它们可能正因为路网不通而蹲在机房里“吃空饷”？

异构计算单元的爆发式应用，把传统的网络架构逼到了死角。新媒网跨境获悉，来自以色列的AI基础设施弄潮儿——NeuReality，正试图用一套釜底抽薪的方案，捅破数据中心里那层名为“网络瓶颈”的窗户纸。

核心班底的“野心”：重塑数据中心底座

NeuReality的出身可谓“含着金钥匙”。它的创始团队集结了来自Nvidia-Mellanox、英特尔和Marvell等芯片巨头的顶尖大脑。这群老兵看透了一个扎心的事实：虽然计算的接力棒已经从中央处理器（CPU）交到了GPU和专用AI处理器手里，但由于基建还是老一套，通用型CPU和传统的网络接口卡（NIC）反而成了拖后腿的“猪队友”。

🚀 他们的使命极其纯粹：既然旧衣服不合身，那就干脆为AI基础设施量身定制一套新行头。

在现在的AI数据中心里，最让人心疼的莫过于GPU资源的“空转”。不管是训练那些动辄千亿参数的大语言模型（LLM），还是处理复杂的推理管线，网络带宽和延迟就像是输油管道，一旦卡顿，昂贵的GPU就得停工。这哪里是做生意，简直是在烧钱！

为了破局，NeuReality祭出了首个大招——NR1。这玩意儿可不简单，它摒弃了修修补补的逻辑，采用了专有的异构计算架构。它不仅集成了嵌入式AI-NIC，还自带一整套推理服务和网络软件栈。最妙的是，它能和MLOps、各种AI框架以及xCCL库“无缝对接”。

还没完，他们已经在憋大招开发第二代产品NR2 AI-SuperNIC了。这货专攻GPU直连的“横向通信”（east-west communication），目标直指大规模AI工厂。

扎心的痛点：GPU投资回报率怎么保？

以前咱们盖数据中心，盯着单个服务器节点抠细节就行；现在呢？动不动就是几千个GPU连成片。如果节点之间的互联性能跟不上节点内部的速度，那整个集群就像是一辆法拉利被堵在了晚高峰。

新媒网跨境了解到，NeuReality的客户们正被Nvidia或Broadcom的现有方案搞得左右为难：带宽不够、速度受限，导致GPU这台“印钞机”效率低下。针对这种扩展困境，NR2 AI-SuperNIC应运而生。它完全跳出了传统架构的条条框框，直接给出了1.6Tbps的带宽，延迟更是被压到了惊人的500纳秒以下。

除了技术上的硬碰硬，大伙儿其实更担心这三件事：

1. 别让GPU投资打水漂： 毕竟GPU贵得离谱，网络一掉链子，ROI（投资回报率）就得跳水。
2. 基建增长得可持续： 模型越滚越大，算力需求呈指数级爆发，怎么在保性能的同时，把电费和冷却成本压下来？
3. 拒绝“全家桶”绑定： 谁也不想被某个大厂的封闭生态锁死。

NeuReality聪明就聪明在坚持“软件优先”和“开放标准”。这给了客户极大的灵活性——你可以像搭积木一样混合使用不同的加速器，而不用把整套系统推倒重建。

凭什么叫板巨头？看底牌！

目前的AI网络江湖，基本是Nvidia的ConnectX系列和Broadcom的Thor在“二人转”。虽然它们带宽一直在涨，但延迟基本还卡在1微秒开外。当网速冲向800G甚至1.6T时，这点微小的延迟就会变成致命的短板。

NeuReality的差异化杀手锏在于：带宽翻倍，延迟减半。

不得不提的是，他们在核心引擎里塞进了独有的AI功能，比如数据包处理器和强化的传输层，甚至连PCIe交换机都集成进去了。咱们通过这张表，看看NR2到底有多猛：

🔥 NR2的几个“名场面”：

• UALink集成： 桥接了纵向扩展（scale-up）和横向扩展（scale-out），让CPU和GPU沟通无阻。
• xCCL加速： 这种能加速数学运算的独特能力，业内少见。
• 省电标杆： 每100G功耗仅2.5W，在环保和省钱之间拿捏得死死的。

结语：未来AI大脑该怎么长？

现在的NeuReality正通过POC（概念验证）项目，拉着超大规模数据中心和各路OEM厂商一起玩。毕竟，在这个圈子里，再好的PPT也不如实测数据有说服力。

展望未来，AI算力的进化有两个趋势几乎是确定的：
首先是灵活性与自动化。机架级的设计已经out了，未来的算力得像流水一样，哪里需要就自动流向哪里。其次是可持续性。以后建数据中心，能源效率可能比峰值性能更关键。

在这个“算力为王”的时代，NeuReality更像是一个聪明的修路人，既然车跑得飞快，那路就得修得比车更快、更宽。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/israeli-ai-gpu-network-faster-lower-latency.html