超算互联网时代的调度与调优：用AI重新定义通信

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全球算力快速增长与超算互联网时代的到来

算力成为关键驱动力

• AI驱动的算力增长：AI推动算力需求成为确定性赛道，从GPU、光模块到算力租赁，算力的利用和优化成为焦点。
• 大规模GPU部署：随着大量GPU的到货和部署，如何有效利用这些资源成为关键，超算互联网应运而生。

超算互联网的核心

• 从纸面算力到实际应用：云化、调优、调度是将算力从理论转化为实际可用的过程，涉及从硬件到软件的多个环节。
• 竞争壁垒提升：大模型训练的主要障碍在于数据并行下的通信瓶颈和AI工程经验的累积，导致技术、通信和模型层面的竞争壁垒提升。
• 通信能力为核心：网络、系统和软件协同工作，打造泛在的算网融合能力，通信能力是关键。

投资机遇与挑战

• 软件服务百花齐放：北美市场展现出多样化服务，尤其是在训练过程可视化、资源灵活调用、数据库AI化等领域。
• 国产算力加速追赶：面对技术封锁，中国算力加速追赶，软件和硬件同步发展，运营商探索新型算力网建设模式。
• 投资建议：聚焦通信能力、算力调度与优化、软件生态，关注通信设备、算力服务提供商和软件服务商。

市场认知与竞争格局

• 市场对拐点的忽视：市场更多聚焦显卡数量和纸面算力，忽视了从服务器到实际应用的复杂过程。
• 竞争格局的变化：随着资本支出和AI工程经验的积累，行业壁垒加深，竞争将集中在少数巨头之间。

风险与机遇并存

• 风险提示：AI发展不确定性、算力需求波动、市场竞争加剧。
• 投资要件：通信能力、算力调度与优化、软件生态系统，以及下游模型部署服务。

结论

全球算力的快速增长与超算互联网的兴起，标志着算力成为推动AI发展的重要力量。从硬件到软件，从通信到模型优化，一系列关键环节的优化与创新是实现高效算力利用的关键。面对竞争激烈的市场环境和不断增长的算力需求，投资机会与挑战并存，尤其在通信能力、算力调度与优化、以及软件生态方面。随着国产算力的加速追赶和新型算力网的探索，中国AI领域展现出广阔的发展前景。