Clos（或称 Fat-Tree）网络架构因其可扩展性和高带宽而成为大规模 AI 推理集群的流行选择。本文分析了 Clos 网络在拥有数千个 GPU 的集群中的成本构成，包括交换机、线缆和端口密度。文章还讨论了在全面的总体拥有成本（TCO）模型中，将运营费用与初始硬件成本一并考虑的重要性，并强调了高效存储解决方案如何间接优化网络需求。 AI
影响 优化网络架构可以提高大规模 AI 推理部署的成本效益和性能。
排序理由 该条目详细介绍了 AI 推理集群中网络架构的技术框架，这是一种研究。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
- 400-gigabit Ethernet
- 40 and 100 Gigabit Ethernet
- Clos Network Architecture
- DeepSeek-32B
- Fat tree
- GPU servers
- Huawei Ascend
- Mingxin Technology
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