计算机行业AI算力系列之交换机:算力网络稳定“核心”,助力AI高效发展.pdf

  • 上传者:方*
  • 时间:2025/06/26
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计算机行业AI算力系列之交换机:算力网络稳定“核心”,助力AI高效发展。交换机是实现网络互联的关键设备,数据中心建设推动交换机需求增长。以太网交换机是用于网络信息交换的网络设备,并遵从OSI 模型,主要工作在物理层、数据链路层、网络层和传输层。国内外数据中心市场规模持续增长,数据中心交换速率不断提升,带动网 络设备升级更新。此外,白盒技术推动交换机软硬件解耦,降低购置和运维成本;CPO交换机市场前景广阔,国内外大厂争相布局。

交换机市场集中度较高,交换机代工市场较为分散。2024年,全球市场交换机前五厂商为思科、Arista、华为、 HPE、新华三,前五 厂商的市场份额为69.60%,市场集中度较高,思科以35.9%的市场份额位列全球第一;中国交换机前五厂商的市场份额为89.7%,华为 以32.4%的市场份额位列国内第一。交换机代工模式分为OEM和ODM,ODM合作模式对制造服务商的综合实力要求高,业务合作关系 也更加紧密。交换机代工向中国大陆转移。

交换芯片为交换机的核心部件,PHY芯片是交换机重要的组成部分。全球以太网交换芯片市场规模持续增长,未来主要规模增量将来 自商用厂商;数据中心将成为未来中国商用以太网交换芯片市场增长的主要推动力。交换芯片行业壁垒较高,海外巨头垄断交换芯片 市场,国产替代空间较大,国产芯片与海外相比存在代际差异。PHY芯片是以以太网有线传输为主要功能的通信芯片,用以实现不同 设备之间的连接。以太网物理层芯片领域集中度较高,欧美和中国台湾厂商拥有较大的领先优势。

网络可用性决定GPU集群算力的稳定性,AI推动数据中心交换机向更高速率发展。AI大模型参数量呈指数级增加,算力需求规模持续 提升,但大集群不等于大算力。为了缩短训练时间,大模型训练通常采用分布式训练技术,RDMA技术绕过操作系统内核,降低卡间 通信时延,主要采用IB和RoCEv2方案。IB方案时延较低,但成本略高,供应商主要以英伟达为主。根据Dell‘Oro Group 预测,预计到 2027年,以太网将超越InfiniBand。此外,AI推动数据中心交换机的升级和扩容,且800G端口占比逐步提升。

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