InfiniBand与RoCE网络技术对比分析，谁是AI时代最优的网络选择

InfiniBand与RoCE网络技术对比分析，谁是AI时代最优的网络选择

随着AI应用的不断深化与升级，数据中心基础设施正在面对日益严苛的要求。为了满足高效处理复杂且数据密集型的工作负载，对于低延迟、高吞吐量网络的需求愈发迫切。目前在AI智算的网络领域，市场中存在两大主流架构：InfiniBand和RoCEv2。这两种网络架构在性能、成本、通用性等多个关键维度上展现出各自的优势，相互竞争。

InfiniBand网络架构

InfiniBand网络架构的核心管理机制依赖于子网管理器（Subnet Manager, SM），该管理器通常被部署在子网接入的某一台服务器上，作为网络的核心控制枢纽。在子网环境中，虽然可以配置多个设备作为SM候选，但仅有一个被选定为主SM。为了在网络中实现设备的精确识别与定位，每个网卡端口和交换芯片都被分配了一个由SM独家赋予的唯一本地标识符（Local Identifier, LID），这一机制确保了网络内所有设备的身份唯一性和操作准确性。

主SM的核心功能之一是维护整个网络的路由信息，并据此计算并更新交换芯片的路由表，以确保数据包能够高效、准确地在网络中传输。此外，网卡内部集成的SM Agent（SMA）功能赋予了网卡自主处理SM发送的管理报文的能力，这一设计减少了对宿主服务器的依赖，显著提升了网络的自动化水平和运行效率。简而言之，SM及其SMA机制共同协作，为InfiniBand网络提供了高效、灵活且可靠的管理与控制框架。

InfiniBand网络解决方案的特性

InfiniBand网络采用创新的基于信用流控制策略，通过预先配置链路缓冲区并实时更新接收端剩余容量，有效防止了缓冲区溢出和数据包丢失。发送端根据接收端的信用额度调整发送速率，确保了数据传输的稳定性和可靠性。

网卡扩展及自适应路由能力

InfiniBand网络融合了尖端的自适应路由机制，该机制能够针对每个传输的数据包实时选择最佳路径，这种动态路由能力在构建大规模网络时尤为重要，它确保了资源的最大化利用，从而实现了系统性能的卓越表现。在百度AI云、微软Azure等大型云计算环境中，采用InfiniBand互联的GPU集群得到了广泛应用。

RoCEv2网络架构

与依赖集中式管理架构（如子网管理器SM）的InfiniBand网络不同，RoCEv2网络采用全分布式架构设计，并由具备RoCEv2功能的NIC（网络接口卡）和交换机共同构建，通常以两层架构部署在数据中心环境中。RoCE（RDMA over Converged Ethernet）协议是一种能在以太网上进行 RDMA（Remote Direct Memory Access 远程内存直接访问）的集群网络通信协议。该协议包括两个主要版本：RoCEv1 和RoCEv2。RoCEv1 作为链路层协议，要求通信双方位于同一二层网络内。而RoCEv2 则为网络层协议，采用以太网网络层和 UDP 传输层，取代了 InfiniBand 的网络层，从而提供了更优的可扩展性。

RoCEv2网络特点

具有强大的兼容性与成本优化。RoCE 网络凭借RDMA技术，实现了数据传输的高效无阻塞，有效避免了远程服务器CPU资源的占用，极大提升了带宽利用率并增强了网络的扩展能力。这种技术显著削减了网络延迟，同时显著提高了数据吞吐量，从整体上优化了网络性能表现。尤为值得一提的是，RoCE方案能够轻松融入现有的以太网架构中，无需企业进行大规模的设备投资或替换，即可实现网络性能的显著提升。这种经济高效的升级策略，对于控制企业资本支出具有重要意义，因此RoCE成为众多企业提升智能计算中心网络性能时的首选方案。