在AI技术飞速发展的今天，腾讯TI-ONE AI平台作为全流程一站式机器学习平台，面临着如何高效处理海量数据、提升训练效率的挑战，而迈络思线缆为其提供了强大的助力。
一、腾讯TI-ONE AI平台如何借助迈络思线缆提升训练效率
迈络思线缆配合其网卡支持RDMA（远程直接内存访问）技术。腾讯TI-ONE AI平台在多机通信场景下，利用迈络思线缆的RDMA功能，可实现服务器之间内存的直接数据访问，Bypass操作系统内核，无需CPU过多参与数据传输。比如在大规模的AI模型训练中，涉及大量数据在不同服务器的GPU之间传输，借助迈络思线缆的RDMA技术，数据可以快速从一个GPU服务器的内存传输到另一个服务器的GPU内存，大大减少了数据传输的等待时间，从而提升训练效率。
迈络思线缆具有高带宽的特性，能够满足TI-ONE平台TB级数据的传输需求。在训练深度神经网络等复杂AI模型时，需要传输大量的训练数据和模型参数，迈络思线缆的高带宽保障了数据能够快速在各个计算节点之间传输，避免了因网络带宽不足而导致的训练速度瓶颈。
二、腾讯TI-ONE AI平台借助迈络思线缆提升训练效率的关键技术
GPU Direct RDMA技术：腾讯云通过将AI训练框架的通信库从TCP移植到GPU Direct RDMA，让迈络思线缆配合实现了GPU之间的直接数据通信。在TI-ONE平台中，这意味着GPU服务器之间可以更高效地共享数据，进一步降低了GPU之间通信的延时，提升了通信带宽，使得多GPU训练场景下的数据交互更加顺畅，加速了模型的收敛速度。
与网卡Switchdev模式的整合技术：腾讯云在架构设计上，将TI-ONE平台与迈络思网卡的Switchdev模式进行整合，实现了在一张物理网卡上RDMA流量与VPC流量的并行传输，并且各自的带宽可以随需设定。这样一来，TI-ONE平台可以根据训练任务的需求，灵活分配网络资源，确保RDMA流量有足够的带宽用于AI训练数据的传输，同时也不影响其他网络功能的正常运行。
三、腾讯TI-ONE AI平台借助迈络思线缆提升训练效率带来的优势
性能提升明显：通过迈络思线缆的技术支持，腾讯云将应用性能提升了56%。在TI-ONE平台上进行各种AI训练任务时，无论是训练速度还是模型的准确性都得到了显著提升，能够更快地为用户提供可用的AI模型，满足业务需求。
实现大规模扩展：腾讯的AI分布式训练系统借助迈络思线缆相关技术扩展到了上千台GPU服务器的规模，这使得TI-ONE平台能够承接更大规模的AI项目，处理更复杂的任务，为企业和科研机构提供了强大的计算支持。
降低运营成本：迈络思线缆的低功耗设计，相比传统线缆可降低30%的能耗，在TI-ONE平台大规模运行时，能为腾讯云节省大量的能源成本，同时提升的训练效率也意味着在相同时间内可以完成更多的训练任务，进一步提高了资源利用率，降低了总体运营成本。
