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Fat tree
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Clos 网络架构：AI 推理集群的成本与选型框架
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。
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Multi-Plane HyperX网络为AI和HPC系统提供更低延迟和成本
研究人员推出Multi-Plane HyperX网络架构，旨在提高大规模人工智能（AI）和高性能计算（HPC）系统的效率。该新架构将先前用于Fat-Tree设计的多平面网络概念扩展到HyperX等直接网络。研究表明，与现有的先进拓扑结构（如多平面Fat-Tree、Dragonfly和Dragonfly+）相比，Multi-Plane HyperX具有更小的网络直径和更高的成本效益。