Giới thiệu: Các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) như huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), học sâu phân tán và điện toán hiệu năng cao (HPC) đòi hỏi khả năng giao tiếp nhanh, độ trễ thấp giữa hàng nghìn GPU và các nút tính toán. Việc lựa chọn công nghệ mạng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu năng, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí của hệ thống AI. Trong số các công nghệ kết nối hàng đầu, InfiniBand và Ethernet đã nổi lên như hai đối thủ cạnh tranh nổi bật cho mạng trung tâm dữ liệu AI. Trang này mô tả cả các trang ban đầu và các trang tiếp theo, đồng thời khám phá những điểm khác biệt chính giữa InfiniBand và Ethernet, những điểm rất cần thiết cho việc thiết kế các trung tâm dữ liệu AI thế hệ tiếp theo và các nền tảng điện toán phân tán.

Infiniband

Từ lâu, nó đã được coi là tiêu chuẩn vàng cho điện toán hiệu năng cao, mang lại độ trễ cực thấp, băng thông cao và khả năng truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa (RDMA) được tối ưu hóa cho các cụm GPU.

InfiniBand được thiết kế từ đầu dành cho điện toán hiệu năng cao (HPC). Không giống như các mạng đa năng, InfiniBand tập trung vào việc truyền dữ liệu giữa bộ xử lý và bộ nhớ với độ trễ tối thiểu.

Cách thức hoạt động: Sử dụng hệ thống điều khiển luồng "dựa trên tín dụng", bên gửi chỉ gửi dữ liệu khi bên nhận xác nhận có đủ không gian bộ đệm để lưu trữ. Điều này có nghĩa là InfiniBand vốn dĩ không bị mất dữ liệu và hầu như không bao giờ có gói dữ liệu nào bị mất.

Lợi ích: Giảm đáng kể tải CPU bằng cách sử dụng RDMA (Truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa), cho phép di chuyển dữ liệu từ bộ nhớ của máy chủ này sang bộ nhớ của máy chủ khác mà không cần sự can thiệp của hệ điều hành.

Ethernet

Ethernet là chuẩn mạng được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Trong quá khứ, nó là một mạng "hoạt động toàn diện", nghĩa là nếu mạng quá tải, nó sẽ loại bỏ các gói dữ liệu và yêu cầu gửi lại sau. Mặc dù điều này hoạt động tốt với internet, nhưng nó lại gây ra vấn đề cho trí tuệ nhân tạo (AI).

Ethernet đang "tái chiếm" các trung tâm dữ liệu thông qua những đổi mới như RoCE v2 (RDMA trên Ethernet hội tụ) và các tiêu chuẩn mới từ Ultra Ethernet Consortium.

Cách thức hoạt động: Các tính năng mới như Điều khiển luồng ưu tiên (PFC) và Thông báo tắc nghẽn rõ ràng (ECN) cho phép Ethernet mô phỏng hoạt động không mất dữ liệu của InfiniBand.

Ưu điểm: Hệ thống dựa trên các tiêu chuẩn mở, giúp dễ dàng mở rộng quy mô trong các trung tâm dữ liệu lớn với thiết bị từ nhiều nhà cung cấp khác nhau.

So sánh giữa InfiniBand và Ethernet (cảnh quan năm 2026)

Tóm tắt

InfiniBand và Ethernet đại diện cho hai cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau đối với mạng lưới AI. InfiniBand nổi bật ở khả năng cung cấp độ trễ thấp, thông lượng cao và truyền tải không mất dữ liệu, phù hợp cho các cụm máy chủ huấn luyện AI và môi trường HPC kết nối chặt chẽ. Tuy nhiên, nó thường đi kèm với chi phí phần cứng cao hơn, sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và các yêu cầu vận hành cụ thể.

Ngược lại, Ethernet cung cấp một hệ sinh thái mở, sự hỗ trợ rộng rãi từ các nhà cung cấp và tổng chi phí sở hữu thấp hơn, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các trung tâm dữ liệu đám mây và các triển khai AI quy mô lớn. Với những tiến bộ như RoCE, cơ chế kiểm soát tắc nghẽn và tiêu chuẩn Ultra Ethernet thế hệ tiếp theo, Ethernet đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách hiệu năng với InfiniBand trong khi vẫn duy trì khả năng mở rộng và sự đơn giản trong vận hành.

Tóm lại, việc lựa chọn giữa InfiniBand và Ethernet phụ thuộc vào yêu cầu khối lượng công việc, ngân sách, mục tiêu khả năng mở rộng và chiến lược hệ sinh thái. Khi các cụm AI tiếp tục mở rộng lên đến hàng trăm nghìn GPU, cả hai công nghệ sẽ cùng tồn tại. InfiniBand dẫn đầu trong việc huấn luyện đòi hỏi hiệu năng cao, trong khi Ethernet cung cấp sức mạnh cho cơ sở hạ tầng AI quy mô lớn, tiết kiệm chi phí.