在AI基础设施中，数据是计算引擎的燃料。随着自主代理式AI系统的发展，多个模型和服务需要实时交互、获取外部上下文并做出决策，企业面临着快速、智能且可靠地传输海量数据的挑战。无论是从持久存储加载模型，还是为查询检索知识，或是协调代理式工具的使用，数据移动都是AI性能的核心。
GPU到GPU（东西向）的通信一直是优化的重点。然而，同样关键的是处理模型加载、存储I/O和推理查询的南北向网络，这里的性能瓶颈会直接影响AI系统的响应能力。
某机构企业参考架构指导组织如何有效部署利用南北向网络的AI工厂。它们是设计蓝图，帮助组织构建可扩展、安全且高性能的AI工厂。通过提供清晰、经过验证的复杂AI基础设施部署路径，企业参考架构将某机构丰富的经验提炼成可操作的建议，涵盖从服务器和网络配置到软件堆栈和运维最佳实践。
在企业参考架构的众多组件中，某机构以太网因其在加速南北向数据流方面的作用而值得特别关注，特别是对于结合了某机构数据处理器（DPUs）的数据密集型AI应用场景。
为加速计算和高性能计算工作负载的规模、数据流和敏感度而设计的传统以太网存储网络，通常会引入延迟和拥塞，从而降低性能。每当AI模型在训练中途进行进度检查点保存时，就会通过南北向路径将海量数据移动到持久存储中。对于如今数十亿参数的模型，这些检查点文件可能跨越数TB，确保在系统宕机时进度不会丢失。
推理工作负载同样严重依赖南北向效率。当AI代理检索数据时，无论是从检索增强生成向量数据库中获取嵌入向量，还是为解答客户查询而从工具或数据库获取外部上下文，都依赖于快速、低延迟的南北向连接。随着企业从静态的单次推理转向动态、多轮、多代理推理，这又将南北向网络需求放大了几个数量级，因为代理会通过持续与用户、外部来源和云服务交互来摄取、处理和更新数据。
通过在企业参考架构中使用某机构以太网进行加速数据移动，这些网络变成了无损耗的AI数据存储与传输网络，专为现代AI工作负载的性能需求而构建。这一面向企业的架构使得AI工厂能够优化为可预测、高吞吐量、低延迟的数据访问，释放现代AI工作流的全部潜力。
融合网络：企业AI工作负载的简化基础
企业AI工厂通常为应对一系列明确的使用场景而构建，其网络规模通常从4到16个服务器节点开始。在此场景下，一种融合设计将东西向流量（如计算）和南北向流量（如存储和外部服务）整合到一个统一的交换网络中，有助于简化运维。这种设计通过最小化布线需求和硬件蔓延来降低复杂性，同时确保训练、推理和检索工作负载的一致高性能。但融合的东西向/南北向网络需要能够提供足够带宽和服务质量以支持两类流量的网络技术。
某机构以太网，作为企业参考架构的核心，扮演着关键角色。虽然最初为东西向GPU到GPU和节点到节点通信优化，但它通过使用自适应路由和遥测技术来防止拥塞、增加吞吐量并降低AI运行和检索密集型工作负载期间的延迟，从而为南北向网络和存储数据路径带来了带宽和性能优势。
同样重要的是某机构以太网的虚拟路由和转发服务隔离和服务质量流量优先级划分能力。VRF在逻辑上将东西向通信与南北向流量（如用户入口或存储访问）进行分段，无需物理网络隔离。QoS则将标签附加到以太网帧或IP数据包头，以确保根据具体应用场景对特定流量进行优先级排序。这些机制通过噪音隔离等高级特性得到进一步加强，确保在共享基础设施上同时运行多个AI代理或工作负载时的性能一致性。
值得注意的是，虽然融合设计非常适合企业级AI工厂，但它并非一刀切的解决方案。在大规模、多租户环境中，例如由某机构云合作伙伴运营的环境，可能更倾向于采用物理连接的分解式网络模型，以确保最高的有效带宽并实现租户和流量类型之间更严格的隔离。
融合网络是一种深思熟虑的设计选择，符合专用AI基础设施的企业级用例、性能和管理性需求。企业参考架构通过提供从基础小集群到可扩展至千颗GPU的大型部署的各种指导，分解了为特定用例确定最佳网络架构的复杂任务。
理解某机构以太网超级网卡和数据处理器的作用
要理解网络如何在AI工厂中协调工作，区分某机构以太网超级网卡和DPU的角色会很有帮助。某机构超级网卡是专门为处理主导GPU到GPU通信的东西向流量而构建的。专为超大规模AI环境设计，它们每GPU可提供高达800 Gb/s的带宽，确保分布式训练和推理期间的超高速数据连接。
与此互补的是，数据处理器则负责处理南北向流量。它将存储管理、遥测和网络安全等任务从主机CPU卸载、加速和分离出来，为核心AI处理释放宝贵的计算资源。实际上，它充当了一个专门的云基础设施处理器，确保数据在AI工厂及其外部生态系统（包括网络存储）之间高效移动。
超级网卡和数据处理器共同构成了强大的AI网络交响乐。超级网卡为AI工厂的内部计算提供动力并进行路由，而数据处理器则确保外部数据源能够平稳且大规模地输入。这种双重方法使企业能够优化其AI基础设施所有层次的性能。
企业影响：向量数据库与实时检索
一个与南北向网络相关的实例体现在日益普及的自主代理式AI和检索增强生成系统中。像某机构检索增强生成2.0蓝图这样的架构，通过集成外部知识（如文档、图像、日志和视频）来扩展大语言模型的能力。该蓝图使用某机构NeMo检索器和某机构NIM微服务，通过向量数据库对这些内容进行嵌入、索引和检索，以提供更准确和更具上下文相关性的回答。
当用户提交查询时，LLM会创建一个向量嵌入，用于快速查询位于外部存储中的向量数据库，以获取最相关的嵌入上下文。这种交互依赖于快速（低延迟）的南北向数据流。系统检索和集成外部知识的速度越快，其响应就越迅速、越精确。融合的某机构以太网网络优化了这一数据路径，确保模型实时获取嵌入向量时延迟最小化、吞吐量最大化。
让我们来审视从北到南的用户-计算-存储数据流：
- 用户查询入口（用户到互联网到叶交换机）：用户提示或任务通过入口网关流入AI工厂，抵达叶交换机，然后下行进入集群。企业参考架构通过某机构以太网简化了这一路径，减少了依赖外部数据的应用程序的初始令牌到达时间，并避免了手动网络配置调整。
- 请求路由至GPU服务器（叶交换机经DPU到GPU）：请求被叶交换机导向一个GPU节点，某机构数据处理器在此处理数据包解析、卸载网络堆栈，并将查询路由到正确的推理引擎。请求通过叶-脊某机构以太网网络交换机进行传输，并使用自适应路由来避免拥塞。某机构以太网利用交换机或队列占用的实时状态来动态保持流量高效流动，类似于地图应用如何为您重新规划路线绕开交通拥堵。
- 外部上下文获取（服务器到叶到脊到叶到存储）：对于上下文查询（如向量数据库），请求通过融合以太网技术通过叶-脊网络到达基于NVMe的存储系统。某机构以太网特性与合作伙伴平台实现无缝互操作，并对访问这些平台上数据的AI工作负载进行性能优化，可提供高达1.6倍的存储性能提升。
- 数据返回GPU（存储到叶到脊到叶到服务器）：相关的向量和嵌入内容通过相同的融合网络经由融合以太网技术返回。某机构以太网使得该路径能够感知拥塞，数据处理器处理数据包重排序以高效地供给GPU。在这里，服务质量标记可以确保延迟敏感的存储数据得到优先处理，尤其是在多个AI代理通过南北向流量查询多个工具时。
- LLM推理与最终响应（GPU到叶交换机到用户）：当原始提示和相关的外部上下文都存在于内存中后，GPU完成推理。最终响应被向上路由并退出基础设施，返回给用户应用程序。基于虚拟路由和转发的网络隔离确保存储、推理和用户流量在逻辑上保持独立，确保持续稳定的规模性能。
在多个AI代理并发运行的环境中——协作解决复杂任务或服务多个用户查询——高效的南北向网络可以防止瓶颈，并维持系统流畅、响应迅速。通过简化这些检索流程，企业能够实现更快的决策制定和改善的用户体验。无论是在客户支持聊天机器人、金融咨询工具还是内部知识管理平台中，由高效南北向网络驱动的自主代理式AI和检索增强生成架构都能提供切实的商业价值。
总而言之，AI工作负载不再局限于隐藏在孤立环境中的大规模训练集群。它们日益嵌入到企业日常运营的脉络中，需要与数据湖、外部服务和面向用户的应用程序进行无缝交互。在这一新范式下，南北向网络正重新成为AI工厂的关键英雄。凭借某机构以太网、某机构BlueField以及经过深思熟虑的基于某机构企业参考架构设计的综合优势，组织可以确保其AI工厂具备弹性、高性能，并准备好随着AI工作负载的演进而扩展。
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