ICC訊  雖然英偉達讓“橫向擴展”（Scale across）這一術語廣為人知，但顯然并非只有這家科技巨頭在思考數據中心在AI時代所需的新型網絡能力。思科現已強勢推出其全新的AI網絡系統，該公司認為，在數據中心致力于構建更龐大GPU集群的背景下，這一系統能夠應對挑戰。

  該系統包含思科的Silicon One P200芯片及其8223路由器，能為密集的AI工作負載提供高達51.2 Tbps的吞吐能力。思科公布了關于該系統功耗效率、緊湊外形及安全性的一系列數據。然而，真正引人注目的是其核心技術：深度緩沖（Deep buffering）。

  如果您對此感到困惑，因為您還記得在早期的音樂和視頻流媒體時代，緩沖通常被視為一件壞事，那么請允許我們解釋。

  思科（以及英偉達）正試圖解決的問題是：如何在不同數據中心之間的長距離上傳輸海量數據（即AI流量）。關鍵在于，它們需要在傳輸過程中不丟失數據包，因為丟包會導致AI工作負載（尤其是訓練任務）失敗并需要重頭開始。但避免丟包說來容易做來難。

  思科運營商連接集團（Provider Connectivity Group）高級副總裁Guru Shenoy告訴Fierce，當數據進行長距離傳輸時，數據流可能會非常突發（Bursty）。如果線路終端的芯片在突發數據流到達時無法容納其中的數據，就會導致丟包。他表示，緩沖區就像水桶，可以容納大量數據，并有助于平滑流量。

  因此，深度緩沖意味著更深的“數據桶”和更少的丟包。

  但并非所有人都認同這是正確的技術路徑。值得注意的是，英偉達因其對額外延遲的擔憂，并未在其Spectrum-X以太網平臺中采用深度緩沖。Dell'Oro集團副總裁Sameh Boujelbene指出，英偉達轉而采用一種名為“自動調整距離擁塞控制”（Auto-Adjusted Distance Congestion Control）的技術，并利用端到端遙測技術來解決與思科相同的問題。

  思科Silicon One業務高級研究員Rakesh Chopra承認，市場上存在一種印象，認為深度緩沖會損害AI性能，但他辯稱事實并非如此。

  他說：“我們在此要說明，這實際上是一個‘兼顧’的問題。你確實需要一些人正在談論的智能擁塞控制技術，但這不足以在多個站點間傳輸此類數據。在發生故障的情況下，確保不丟棄數據包的唯一方法就是擁有這些深度緩沖區。”

  那么，這對數據中心意味著什么？

  Boujelbene告訴Fierce，橫向擴展市場（她將其描述為AI數據中心的互聯）正處在一個十字路口。

  她總結道：“我預計市場將出現技術路線的分化，就像我們在AI數據中心內部已經看到的情況一樣。”