维度网讯，DriveNets近日宣布，业界首次实现长距离跨域AI网络的商业部署。作为WhiteFiber公司Redwood项目的一部分，DriveNets AI Fabric将两个相距52英里的WhiteFiber H200 GPU集群连接成一个逻辑单一的GPU超级集群，经验证带宽达111.2 Tbps，保证延迟为0.9ms。尽管跨域架构在业界已有广泛讨论，DriveNets是首个将其从概念推进到实际商用部署的公司，并在生产规模而非实验室环境中完成了验证。
AI基础设施建设的限制越来越多地来自单一地点的电力和空间，而非计算能力。跨域架构消除了这一限制；AI建设者不再受限于一个设施的电力容量，而是可以将集群扩展至远程站点，并将分布式GPU作为一个统一系统运行。这使得集群规模更大、弹性更强，且可在有电力的地方自由建设，不影响性能。
跨距离延伸集群比简单地在两个站点间铺设电缆更具网络挑战性。连接远程站点的链路通常承载的带宽低于设施内部的交换结构，几乎没有余量来吸收突发流量而不导致拥塞。AI训练进一步加剧了挑战：它生成少量极大流量，以同步突发方式到达，传统数据中心负载均衡和缓冲方法无法处理。如果没有专门设计来吸收这些突发流量并实时管理拥塞的交换结构，会导致延迟峰值和丢包，使集群两侧的GPU闲置。在长距离条件下解决这一问题且不牺牲性能，是跨域架构及其交换、缓冲和拥塞管理技术对AI基础设施下一阶段发展至关重要的原因。
WhiteFiber的Redwood项目将两个地理上分离的GPU集群连接成一个逻辑单一的GPU超级集群，DriveNets AI Fabric解决方案提供了连接两站点的高性能网络。DriveNets联合创始人兼首席执行官Ido Susan表示，电力可用性可能是AI基础设施发展的主要限制，但通过这一验证部署，它不再是障碍。WhiteFiber首席执行官Sam Tabar指出，DriveNets的AI Fabric对于证明Redwood项目能够跨两个地点提供单站点集群的性能和可靠性至关重要。验证过程中比较了单个站点内GPU机架之间的性能与跨两个站点的GPU机架之间的性能，其中一个GPU机架位于主站点，另一个位于远程站点。验证方法和结果的更多细节可在DriveNets白皮书中获取。
传统数据中心互联链路并非为AI工作负载设计，AI工作负载会产生无法容忍抖动或丢包的突发流量。DriveNets的9300F、5300R和5301R交换机，由其Fabric Scheduled Ethernet（FSE）技术驱动，通过基于信元的负载均衡、端到端虚拟输出队列（VOQ）和深度缓冲互联，将AI交换结构扩展到单个数据中心之外，在AI流量突发导致拥塞前吸收它们。结果是站点之间可预测的无损连接，使GPU利用率保持高位。
