计算机网络通信中两个重要的衡量指标是带宽和延迟，AI 网络也是如此。在向百亿级及以上规模的发展过程中，影响AI计算集群性能的关键并不只在于单个芯片的处理速度，每个芯片之间的通信速度也尤为重要。

目前GPU卡间互联的主要协议是PCIe和NVlink，服务器间互联则是RDMA和以太网。本文将主要介绍PCIe和NVLink两种互联技术。

PCIe ：高带宽扩展总线

总线是服务器主板上不同硬件互相进行数据通信的管道，可以简单理解为生活中的各种交通道路。总线对硬件间数据传输速度起着决定性的作用，目前最流行的总线协议为PCIe（PCI-Express），最早由Intel于2001年提出。

PCle主要用于连接CPU与各类高速外围设备，如GPU、SSD、网卡、显卡等。与传统的PCI总线相比，PCIe采用点对点连接方式，具有更高的性能和可扩展性。伴随着AI、自动驾驶、AR/VR等应用快速发展，计算要求愈来愈高，处理器I/O带宽的需求每三年实现翻番，PCIe也大致按照3年一代的速度更新演进，每一代升级几乎能够实现传输速率的翻倍，并有着良好的向后兼容性。

2003 年PCIe 1.0 正式发布，可支持每通道传输速率为 250MB/s，总传输速率为 2.5 GT/s。

2007 年推出PCIe 2.0 规范。在 PCIe 1.0 的基础上将总传输速率提高了一倍，达到 5 GT/s，每通道传输速率从 250 MB/s 上升至 500 MB/s。

2022 年 PCIe 6.0 规范正式发布，总带宽提高至 64 GT/s。

2022年6月，PCI-SIG联盟宣布PCIe 7.0版规范，单条通道（x1）单向可实现128GT/s传输速率，计划于2025年推出最终版本。

PCIe 1.0 到 6.0 不同 Lane 下的带宽变化

Retimer

在PCIe标准的迭代过程中，随着通信速率的逐步提高，信号质量也会���受到影响，为应对愈演愈烈的信号衰减问题，PCIe从4.0时期开始引入信号调理芯片：

PCIe Retimer：Retimer是一种数模信号混合芯片，功能主要为重新生成信号。Retimer 先恢复抖动的时钟信号，再生成新信号并重新发送，从而有效解决信号衰减问题，为服务器、存储设备及硬件加速器等应用场景提供可扩展的高性能PCIe互联解决方案。

PCIe Redriver：Redriver是一种信号放大器，通过发射端的驱动器和接收端的滤波器提升信号强度，从而实现对信号损耗的补偿。

从工作原理来看，Redriver通过放大信号来恢复数据，而Retimer 则重新建立一个传输信号的新副本。与 Redriver 相比，Retimer 恢复信号的效果更好，能够实现比Redriver更优的降低信道损耗效果，但由于增加了数据处理过程，时延有所增加。

PCIe Switch：PCIe 的链路通信是一种端对端的数据传输，每一条PCIe链路两端只能各连接一个设备，在需要高速数据传输和大量设备连接的场景中连接数量和速度受限。因此需要PCIe Switch提供扩展或聚合能力，从而允许更多的设备连接到一个 PCle 端口，以解决 PCIe 通道数量不够的问题。

PCIe Switch连接多条PCIe总线

PCIe Switch兼具连接、交换功能，具有低功耗、低延迟、高可靠性、高灵活性等优势，能够将多条PCIe总线连接在一起，形成一个高速的PCIe互联网络，从而实现多设备通信。从PCIe Switch内部结构看，其由多个PCI-PCI桥接构成，实现从单条线到多条线的发散。PCIe Switch 芯片与其设备的通信协议都是 PCIe。

NVLink：高速 GPU 互连

算力的提升不仅依靠单张GPU卡的性能提升，往往还需要多GPU卡组合。在多GPU系统内部，GPU间通信的带宽通常在数百GB/s以上，PCIe总线的数据传输速率容易成为瓶颈，且PCIe链路接口的串并转换会产生较大延时，影响GPU并行计算的效率和性能。

GPU发出的信号需要先传递到PCIe Switch, PCIe Switch中涉及到数据的处理，CPU会对数据进行分发调度，这些都会引入额外的网络延迟，限制了系统性能。

为此，NVIDIA推出了能够提升GPU通信性能的技术——GPUDirect P2P技术，使GPU可以通过PCI Express直接访问目标GPU的显存，避免了通过拷贝到CPU host memory作为中转，大大降低了数据交换的延迟，但受限于PCI Express总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽。此后，NVIDIA提出了NVLink总线协议。

NVLink的演进

NVLink 是一种高速互连技术，旨在加快 CPU 与 GPU、GPU 与 GPU 之间的数据传输速度，提高系统性能。NVLink通过GPU之间的直接互联，可扩展服务器内的多GPU I/O，相较于传统PCIe总线可提供更高效、低延迟的互联解决方案。

NVLink的首个版本于2014年发布，首次引入了高速GPU互连。2016年发布的P100搭载了第一代NVLink，提供 160GB/s 的带宽，相当于当时 PCIe 3.0 x16 带宽的 5 倍。V100搭载的NVLink2将带宽提升到300GB/s ，A100搭载了NVLink3带宽为600GB/s。目前NVLink已迭代至第四代，可为多GPU系统配置提供高于以往1.5倍的带宽以及更强的可扩展性，H100中包含18条第四代NVLink链路，总带宽达到900 GB/s，是PCIe 5.0带宽的7倍。

四代 NVLink 对比

目前已知的NVLink分两种，一种是桥接器的形式实现NVLink高速互联技术，另一种是在主板上集成了NVLink接口。

NVSwitch

为了解决GPU之间通讯不均衡问题，NVIDIA引入NVSwitch。NVSwitch芯片是一种类似交换机ASIC的物理芯片，通过NVLink接口可以将多个GPU高速互联到一起，可创建无缝、高带宽的多节点GPU集群，实现所有GPU在一个具有全带宽连接的集群中协同工作，从而提升服务器内部多个GPU之间的通讯效率和带宽。NVLink和NVSwitch的结合使NVIDIA得以高效地将AI性能扩展到多个GPU。

NVSwitch 拓扑图

第一代 NVSwitch于2018年发布，采用台积电 12nmFinFET 工艺制造，共有 18 个 NVLink 2.0 接口。目前 NVSwitch 已经迭代至第三代。第三代 NVSwitch 采用 TSMC 4N 工艺构建，每个 NVSwitch 芯片上拥有 64 个 NVLink 4.0 端口，GPU 间通信速率可达 900GB/s。

三代 NVSwitch 性能对比

2023 年 5 月 29 日，NVIDIA推出的DGX GH200 AI超级计算机，采用NVLink以及 NVLink Switch System 将256个GH200 超级芯片相连，把所有GPU作为一个整体协同运行。DGX GH200 是第一台突破 NVLink 上 GPU 可访问内存 100 TB 障碍的超级计算机。

AI时代下的网络互联

在逐步迈向AI时代网络互联的过程中，该选择PCIe还是NVLink？我们可以先看下NVIDIA 的NVLink版（SXM版）与PCIe版GPU的区别。

SXM架构是一种高带宽插座式解决方案，用于将 GPU连接到NVIDIA 专有的 DGX 和 HGX 系统。SXM 版GPU通过 NVSwitch 芯片互联，GPU 之间交换数据采用NVLink，未阉割的A100是600GB/s、H100是900GB/s，阉割过的A800、H800为400GB/s。PCIe版只有成对的 GPU 通过 NVLink Bridge 连接，通过 PCIe 通道进行数据通信。最新的PCIe只有128GB/s。

AI /HPC的计算需求不断增长，因此越来越需要在 GPU 之间提供更大的互联带宽。总的来说，NVLink的传输速度与时延都要优于PCIe，PCIe的带宽已逐渐无法满足AI时代数据互联的需求。但PCIe作为通用标准的互联技术，可广泛应用于各种场景，而NVLink为NVIDIA专有，是NVIDIA AI帝国的护城河，其他企业只能采用PCIe或者别的互联协议。

像谷歌是通过自研的OCS（Optical Circuit Switch）技术实现TPU之间的互联，解决TPU的扩展性问题。谷歌还自研了一款光路开关芯片Palomar，通过该芯片可实现光互联拓扑的灵活配置。也就是说，TPU芯片之间的互联拓扑并非一成不变，可以根据机器学习的具体模型来改变拓扑，提升计算性能及可靠性。借助OCS技术，可以将4096个TPU v4组成一台超级计算机。

据称，目前国外AI芯片初创公司Enfabrica和国内某些企业正沿着PCIe/CXL Switch方向在努力，结合CXL协议规范和PCIe接口的通用性，打造CPU-CPU直连交换芯片和系统方案。近期，NVIDIA还对Enfabrica进行了投资。有分析师表示，Enfabrica完全具备作为NVIDIA竞争对手的潜力，未来NVIDIA可能会考虑收购这家初创公司。

市场发展瞬息万变，未来具体将如何演变不仅取决于技术创新，也取决于市场需求和行业合作。在这个不断演变的AI网络互联时代，企业如何抉择将取决于自身对性能、成本、应用场景和未来发展趋势等多重因素的考量。

参考链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/9G5SzKFTBqz8gT0ShMHbvw
民生证券电子行业专题研究：AI服务器元年，接口芯片核心受益
中金：AI大模型推动大算力，通信传输再升级