Mellanox网卡支持AI网络：RoCE协议应用进展

在AI网络飞速发展的当下，Mellanox网卡凭借对RoCE协议的支持，在AI领域发挥着越来越重要的作用。RoCE协议即基于以太网的远程直接内存访问协议，能让数据在网络中直接传输到目标内存，大幅减少CPU参与，提高数据传输效率。下面我们就来详细探讨一下Mellanox网卡支持AI网络的RoCE协议应用进展及性能优势。

一、Mellanox网卡支持AI网络：RoCE协议应用进展如何

在AI训练场景中，RoCE协议应用广泛。以前AI训练多集中于超算中心，如今随着技术发展逐渐走向泛化智算。企业出于成本以及网络架构开放性、灵活扩展性的考虑，RoCE协议成为与InfiniBand竞争的解决方案。

以数据中心为例，很多数据中心在进行AI模型训练时，采用了Mellanox支持RoCE协议的网卡，如Mellanox ConnectX-6 Dx，配合RoCEv2协议，能实现服务器之间的高速数据传输，每服务器配置8×100G RoCEv2智能网卡，可支持GPUDirect RDMA技术，让显存直连网络从而降低时延。

在一些高校和科研机构的AI研究中，也开始广泛应用RoCE协议。如清华大学的某AI科研项目，利用Mellanox网卡的RoCE协议，将端到端通信延迟降至微秒级，大大提高了AI算法的训练速度。

二、Mellanox网卡RoCE协议在AI网络中的性能优势有哪些

低延迟：RoCE协议通过将RDMA技术融入以太网架构，能将端到端通信延迟降至微秒级。在AI训练中，数据的快速传输至关重要，低延迟可以让各个计算节点之间快速交互数据，例如在进行图像识别的AI训练时，能使不同服务器上的图像数据快速传输到需要处理的节点，提高训练效率。

高带宽利用率：RoCE协议可以使带宽利用率提升至90%以上。在AI的数据处理中，往往需要传输大量的数据，如在自然语言处理中，处理大规模的文本数据，高带宽利用率能保证数据快速传输，避免数据堵塞，使得AI模型能够及时获取所需数据进行训练。

降低CPU占用率：RoCE协议可以将TCP/IP协议处理任务卸载至专用硬件，也就是支持RoCE的Mellanox智能网卡，从而释放CPU算力用于业务计算。在AI计算中，CPU需要处理大量的算法和数据，通过RoCE协议卸载任务，能让CPU更专注于核心的AI计算任务，提升整体性能。