智算属于并行计算吗？读完这篇你就懂了

说到智算，相信每一个通信人都不会觉得陌生。但是如果说现在智算已经成为了一个独立的领域，相信还有人会感到惊讶。随着人工智能技术的飞速发展，对计算能力的要求也不断提高，传统的并行计算系统无法对人工智能领域的计算任务进行充分的优化，导致计算效率较低。为了解决这个问题，业内根据对计算能力不同应用场景的不同要求，开始将智算与并行计算区分开，把智算视为一种独立的计算领域。

智算与并行计算到底有什么区别？作为计算领域的重要概念，它们的主要区别在于应用场景和技术手段。并行计算又称作高性能计算、HPC（High Performance Computing），是一种基于大规模、高性能计算资源的计算方法和技术，它适用于处理各种大规模科学计算、数据分析和复杂模拟等领域。并行计算通常使用超级计算机、高性能服务器、高速网络、存储系统等硬件设备，并采用并行化计算、分布式计算等技术手段，以提高计算效率和处理速度。因此，并行计算更加关注计算速度和效率方面的问题。

智算（Intelligent Computing）则是指一种基于人工智能（AI）技术的计算方法和技术，旨在让计算机具备更高的自我学习、自我优化和自我决策能力。智算主要应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，采用神经网络、深度学习框架、GPU加速等技术手段，以提高模型的准确性和预测能力。因此，智算更加关注人工智能技术的应用和算法设计方面的问题。

智算与并行计算

并行计算和智算虽然都是计算领域的重要概念，但它们关注的问题不同，应用场景也有所区别。并行计算更注重高性能、高效率的计算处理，而智算则更侧重于人工智能技术在各个领域的应用。因此，并行计算和智算的通信网络在设计和实现上有所不同。

并行计算通信网络主要是为了满足大规模、高性能计算的需求，需要支持高速数据传输和低延迟通信。因此，并行计算通常靠多台高速计算机的CPU自身串行计算，多台并行计算。而智算通信网络则更侧重于高效处理海量数据和模型训练，需要支持分布式计算和高可靠性的数据传输。为此，智算通常更多依靠GPU自身的并行计算，而多台GPU可以进行串行或并行计算，以区分不同的计算任务。总的来说，虽然并行计算和智算都需要高速、高效的通信网络来支持其计算需求，但是它们的设计和实现上有所不同，具体取决于不同应用场景和需求。

随着下一代AI云服务的发布，整个加速计算服务器的市场也得到了快速的增长。面向大规模AI集群的专用网络，如何提升业务效率、降低成本成为关键。基于此，锐捷推出“AI Fabric”智算中心网络解决方案，将服务器的计算、存储和网络资源解耦在多台服务器上，并且通过高速网络进行连接和通信，以实现更高效的资源利用和管理。其采用的分布式架构，将计算、存储和网络资源分散。

AI Fabric智算中心网络解决方案

在智算场景下，AI Fabric智算中心网络解决方案具有以下几个优点：

提升GPU算力效能：满足AI集群大规模组网要求的同时，提升网络带宽利用率20%以上，GPU利用率8%以上。

提升带宽利用率：采用Cell分片技术，让数据流转发负载更均衡，从而有效降低长尾延时，保障AI集群的低延时稳定传输。

无阻塞零丢包通信：通过VOQ技术先将网络中收到的报文分配到不同的虚拟出队列中，再通过Credit通信机制确定接收端有足够的缓存空间后再发送这些报文，保障业务数据在集群内转发不丢包，达到无损传输的效果。

因此，AI Fabric智算中心网络解决方案的设计理念和技术特点非常适合智算场景下的需求，可以有效提高数据中心的资源利用率、节省空间和能耗，并且提供高效、灵活、可扩展的计算和存储解决方案。

随着技术的不断发展和创新，智算与并行计算也会逐步走向融合，锐捷网络也会致力研发出更加成熟的产品方案，持续帮助客户业务提升效率，降低成本。