AI需求海量涌现，Scaleway如何用Spectrum-X 网络从容应对？

“没有好网络，别玩AIGC。”

如今，随着AI需求的大量涌现，越来越多用户意识到网络在AI集群中的重要性。一个超大规模、超高带宽、超强可靠的网络，可以为AI训练提供强有力支撑，从而节约训练成本、缩短训练时间，加速各类AI应用走向落地。

那么，如何构建一个面向AI集群环境的强大网络？

法国云服务提供商 Scaleway带来它的答案。Scaleway基于 NVIDIA 的 Hopper GPU 和 Spectrum-X 以太网网络平台构建区域性 GPU 集群，成功为用户提供 AI 按需服务业务。

Scaleway 是法国的一家拥有高性能基础设施的云服务提供商，创立于 1999 年，拥有 80+ 云产品及服务，为全球 25,000+ 客户提供云服务，客户包括 Mistral AI、Aternos、Hugging Face、Golem.ai 等。

Scaleway 提供一站式的云服务，以开发创新解决方案并帮助用户从零开始构建和扩展 AI 项目，目前 Scaleway 正在构建区域 AI 云，提供 GPU 基础设施，用于大规模的 AI 模型训练、推理及部署。

愈发严峻的AI网络挑战

云 AI 工作负载需求正以前所未有的速度增长，同时生成式 AI 应用也在激增。为满足客户部署生成式 AI 应用程序、训练基础 AI 大模型的需求，云服务提供商面临巨大挑战，需要构建 AI 云，使用加速计算技术和高性能网络来支持 AI 业务。Scaleway 的核心需求包括：

● 对于分布式 AI 训练任务，单个任务的训练时间由最慢的计算节点的运行时间决定，这使得尾部延迟至关重要。AI 云需要一个高吞吐、低延迟、低抖动、易扩展的高性能网络，来确保 GPU 间快速、高效的通信，尤其是在大规模部署的场景下。

● 在多个 AI 任务同时运行的多租户环境中，性能隔离对于保护一个租户的 AI 任务免受其他租户业务的