以下是对该网页内容的总结：
- AI时代的算力需求：
- GPU成为核心处理器，大模型复杂度提升，单卡GPU显存有限，无法满足训练需求，分布式训练成为核心训练方式。
- 网络连接在分布式系统中的角色：
- 网络连接根据层级可分为单卡、多卡、多机互联，单卡内为计算用神经网，多卡之间连接通常采用PCIe或其他高带宽通信网络，多机之间连接通常采用RDMA网络。
- 多卡互联：
- PCIe：最普及的总线协议，用于连接CPU与其他高速设备，PCIe Switch可解决通道数量和速度限制问题。
- 百家争鸣：
- CXL协议：英特尔提出的开放性互联协议，建立在PCIe物理层之上，可实现设备之间的缓存和内存一致性，但可用性存在问题，英伟达GPU不支持，AMD部分产品理论上支持但无详细描述。
- NVLINK协议：英伟达提出的高速GPU互联协议，支持网状拓扑、统一内存和直接内存访问，还引入NVSwitch创建高带宽多节点GPU集群。
- HCCS：华为在昇腾Ascend 910B中定义的高速通信接口，采用对等拓扑。
- Infinity Fabric：由传输数据的Infinity Scalable Data Fabric和负责控制的Infinity Scalable Control Fabric组成，AMD Instinct MI300X GPU使用第4代Infinity Fabric高速总线互联。
- 其他AI芯片厂家也有各自的芯片间高速互联技术，如寒武纪MLU - LINK、燧原GCU - LARE、壁仞B - LINK等。
- 多机互联：
- RDMA网络成为分布式训练的最佳选择，包括IB网络和以太网络，可直接远程访问内存数据，无需操作系统内核介入，降低延迟。
- 目前有三种RDMA：Infiniband（专为RDMA设计，成本高）、RoCE（基于以太网，成本较低）、iWARP（基于TCP）。
- UCE是为打破英伟达垄断而创立的组织，认为通过调整以太网架构可让下一代高速以太网性能像InfiniBand网络一样好，但规范仍在制定中，从规范到应用还有很长路要走。
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