起源於 1973 年的乙太網路（Ethernet）是今日區域網路（LAN）的主流技術，受益於標準化與隨之而來的低成本，隨著 AI 應用與不斷擴大的 AI 模型規模，從最初的幾百 MB 到如今動輒數十 TB 的模型訓練資料集，傳統的 Gigabit 乙太網路（GbE）已經無法符合大規模 AI 訓練和即時推理對頻寬的需要。
更高速的乙太網路技術，如 10GbE、25GbE、40GbE、50GbE、100GbE、200GbE、400GbE、800GbE 與即將上路的 1.6TbE，逐漸成為 AI 資料中心的標準配備，更高效地分發資料，減少資料瓶頸，進而加快 AI 模型訓練的速度。
▲ 博通（Broadcom）身為網路晶片的巨頭，其乙太網路產品時程表也是毫無疑問的業界標竿，但現在更同時扮演著全新的角色：雲端巨頭自研晶片的好夥伴，與「反 Nvidia 聯盟」背後的影武者。
以大型 AI 資料中心為例通常使用分散式計算架構，其中 AI 模型訓練會在數百甚至數千台伺服器上同時進行。為確保這些伺服器之間緊密的協同工作，乙太網路必須成為成為可靠且快速的資料交換通道，使得不同運算節點之間即時交換並共享資料，以大幅提升整體運算效能。
換言之，乙太網路快速、無縫地處理如此大量的資料傳輸，對於 AI 系統的高效運作至關重要。以英特爾耗費 20 億美元買下 Habana Labs 而取得的 Gaudi 系列 AI 加速器為例，其最關鍵就是內建多埠乙太網路界面，以實現更簡易、成本更少、延遲更低的多處理器擴展性。
▲ 高度整合乙太網路與大型系統建置成本，是 Habana Labs 的 Gaudi 系列最突出之處，也是英特爾覺得「符合既定產品發展策略」而值得掏出 20 億美元買下的主因。
除增加頻寬，如何縮短延遲，提供更有效率的遠端記憶體存取（RDMA），繞過遠端主機作業的系統核心存取其記憶體中的資料，也就成為乙太網路技術改革的重點與諸多廠商的兵家必爭之地，並企圖追趕以 Nvidia（Mellanox）為首的 InfiniBand 方案。
從 RoCE（RDMA over Converged Ethernet）v2 的問世，一路到超級乙太網路聯盟（Ultra Ethernet Consortium，UEC）的成立，就是因應這個時代背景的必然產物，而做為處理器業界年度盛會的 Hot Chips，也就理所當然的變成它們的舞台，如大幅降低 GPU 集群算力閒置率的 Enfabrica，以及電動車龍頭特斯拉（Tesla）Dojo 超級電腦的 TTPoE 傳輸層協定。
▲ 在 AI 的時代，網路連結的重要性與時俱進，人工智慧需要的不只是「算力」，尋求最適合的網路架構也是一大重點。
AMD 在 2024 年 10 月舊金山的 AMD Advancing AI 活動上演火力大放送，一口氣發布 Zen 5 世代的 EPYC 9005 系列處理器與 Instinct系列的最新型運算 GPU MI325X，還一併附贈了第三代 DPU（更強大的 SmartNIC）Pensando Salina 400 和業界首款支援 UEC 規範的網路卡Pensando Pollara 400。
這是繼 AMD 在 2022 年 4月以 19 億美元併購 Pensando，最重大的成果發表會，讓 AMD 在提出「完整解決方案」之路上邁出了一大步。關於流著滿滿思科血統的 Pensando，其精彩的過往歷史，筆者改期再另外撰文介紹。
說到 AMD 的乙太網路卡，最早可回溯至 1985 年的 LANCE Am7990，這在那個古老的時代，可是普遍被不少高階工作站品牌（DEC、SGI、Sun）選用的響噹噹高檔貨色，Pensando Pollara 400 可謂事隔近 30 年後，AMD 再度重返網路卡市場的象徵，搭配 DPU，與 CPU、GPU 三位一體（或著還得加上 Xilinx 的 FPGA），成為 AMD 爭奪 AI 資料中心市場大餅的不可或缺拼圖。
▲ 回顧蘇姿丰（Lisa Su）在 AMD 主政十年的歷程，她確實有一整套長期的戰略布局，領導 AMD 踏實的一步一腳印，建立起前所未見的完整資料中心產品線。
我們稍微看一下 AMD 這次端出的菜色。為超大規模（Hyperscale）資料中心的軟體定義網路（SDN）而生的 AMD Pensando Salina 400 DPU，內建其第三代 P4 封包處理引擎，具有雙埠 400GbE、PCIe Gen5 界面、232 個 P4 MPU（Match Processing Unit）單元、最多 128GB DDR5 記憶體與 16 個 Arm Neoverse N1 核心，扮演類似「假想敵」AWS Nitro 的角色，替 CPU 分憂解勞，包括加密、負載平衡、防火牆、儲存卸載和網路位址轉換等。
▲ Pensando DPU 的頭號假想敵只有一個：AWS 自研的 Nitro 家族。我們也可以合理的推測，AMD 的鎖定銷售客群也就是 AWS 的競爭對手們。
同樣在網路方面，AMD Pensando Pollara 400 被宣布為首款 UEC 的「AI NIC（Network Interface Controller）」，具備可程式化的硬體執行管線處理 RDMA 傳輸與壅塞控制，與隱而不現的重點：開源驅動程式，但這些都遠不及 UEC 來得舉足輕重。
UEC 試圖克服傳統 RoCE 及 InfiniBand 傳輸標準的限制，致力提供更簡單、更有效的直接記憶體存取，以及 AI/HPC 工作負載的互連方式。類似前述的特斯拉 TPPoE，UEC 的重頭戲在於「為下一世代 AI 和 HPC 量身訂做」的 UET（Ultra Ethernet Transport）傳輸層通訊協定，目標為取代過往的 RDMA over Converged Ethernet（RoCE），並將出現於預定 2025 年第一季（原本表定 2024 年第三季，已跳票）發布的 UEC 1.0 規範。
▲ AMD 已與思科密切合作，將 Pensando 的 DPU 整合至其乙太網路交換器，以提供更多樣化的 SDN 服務，減輕現有硬體架構的負擔。
值得注意的是，先前思科已將 AMD 的第二代 Pensando DPU Elba 整合至 12Tbps 的 8102 系列 400GbE 交換器，日後逐步演化成 UEC 相容產品，只是時間的問題，也將有機會變成 AMD「自家運算機櫃」的重要元件。但看在 Nvidia 產品時程表的份上，以 AMD 為首的 UEC 創始成員們，何年何月何時才能看到 Nvidia（Mellanox）的車尾燈，卻仍是難以抱持樂觀態度的大哉問。
▲ AMD 宣稱 DPU 的種種優點，但這其實對幾乎所有的 SmartNIC 都一體適用，包括 Nvidia、英特爾和雲端巨頭自研的類似產品。
▲ 不夠好的網路將導致浪費大量的算力，前面的 Enfabrica 已經提醒大家了這個大道理了。
▲ 就 AMD（和非 Nvidia 陣營）的立場，無論整體擁有成本和延展性，乙太網路當然是優於 InfiniBand。
▲ 相較於一般只有 50% 利用率的通用網路，要實現 95% 的 AI 後端網路需要面對幾個挑戰：更聰明的負載平衡、壅塞管理、更快速的故障轉移和丟失封包回復。
▲ 超級乙太網路聯盟（UEC）原本預定在 2024 年第三季就要發布 1.0 規範，但確定延期至 2025 年第一季，這實在不是什麼好兆頭。
▲ UEC 的 RDMA 效能（延遲）勢必遠比現有 RoCE v2 來得優異的多，否則也就失去另起爐灶的意義了。
▲ AMD Pensando 的第三代 P4 封包處理引擎，對應 400GbE 網路環境，但各家的 800GbE 乙太網路相關產品卻已經陸續上路了。
▲ 搭載第三代 P4 封包處理引擎的 Salina 400 DPU，替 CPU 分憂解勞，包括防火牆、加密、負載平衡、網路位址轉換、儲存卸載等。
▲ Pollara 400 是業界第一張 UEC 網路卡，博通的 800GbE 方案（並且 Chiplet 化）也將在 2025 年登場。他們的共同敵人只有一個：Nvidia（Mellanox）。
檢視 AMD 如何拉近跟 Nvidia 的距離
先不姑且論因大規模裁員而尚處於混沌狀態，而且才剛在道瓊工業指數成分股被 Nvidia 取而代之的英特爾，既然說到 Pensando，就來順便談談 AMD 這幾年來的諸多補強舉動好了。在這裡筆者也必須提醒一件事：買下一間公司往往最有價值的部分不見得是產品和技術，得到「想到的客戶和業務網路」更經常是被人忽略的重中之重。
Nvidia 的強大之處絕遠不只 GPU 和 CUDA 生態系統，在 2020 年搶贏英特爾、以 70 億美元買下 Mellanox 堪稱影響深遠的一大步，而高度垂直整合的 DGX 伺服器、NVL 運算機櫃與「Nvidia 的 OCP」MGX 模組化平台，雖看似「與民爭利」，但也充分凸顯出 Nvidia 有充足的實力提出可讓客戶快速部署的整體解決方案，這也是 AMD「有為者亦若是」的下一階段目標，所有的重大併購案都以此為核心，包括 Xilinx、Pensando、Silo AI 與 ZT Systems，絕非為了風馬流不相干的「搶救消費性顯示卡的市占率和定價權」。
▲ 將 Nvidia 推上全球第一市值公司的本錢，並不只是「GPU + CUDA」而已。只要對業界生態有點基本的了解，就不難理解 Nvidia 的產品時程表有多麼的駭人。
在 2024 年 Nvidia 的市值曾二度超過蘋果公司成為全球市值最高的公司，讓 x86 雙雄更毫無看到車尾燈的機會，此時此刻，坊間亦不乏藉機替 Nvidia 錦上添花、順便數落 x86 雙雄種種不是的高論，特別是那種搬出一堆「早已過期多年的既成事實」。
像 AMD 缺乏統一的 GPU 微架構和足以匹敵 CUDA 的軟體生態系統之類的，去徹底否定尚在處於現在進行式的長期布局，而單純以消費性產品的狹隘思維，去檢視做為最主要戰場的 AI 資料中心，更頗有以管窺天之感，畢竟保護著 Nvidia 霸權的護城河，並不只有 GPU 和 CUDA 而已，眼前的世界早已是產品線組合「打群架」的時代，早就沒有靠著一招半式走天下的好日子。
▲ 從 AMD 宣布在台灣設置研發中心、業界盛傳四處從系統大廠大肆挖角、直到併購 ZT Systems，說穿了就是想做到和 Nvidia 一樣的系統垂直整合，將 AMD 在資料中心產品線的所有一切，從 CPU、GPU、FPGA、DPU、網路卡和合作夥伴的網路交換器等等，通通塞到裡面。再來就是觀望 AMD 的 GPU 微架構「統一大業」、ROCm 的演化和喊很久的 Unified AI Stack 何時可以正式浮上檯面了，但若無雲端巨頭的刻意扶植，AMD 要趕上 Nvidia，仍看似是不可能的任務。
消費性顯示卡市場對早已宣示「資料中心優先」的 AMD 來說，還剩下多少重要性，正所謂觀其言不如觀其行，AMD 對此展現的積極度就是最明確的答案，其他的講再多都是多餘，畢竟如同銷售伺服器的 EPYC 絕對遠比個人電腦的 Ryzen 好賺，賣出一張 Instinct MI 不知抵過多少張 Radeon RX，當 AMD 還有那個意願「反攻旗艦級消費顯卡」時，恐怕也是 GPU 微架構統一 CDNA（Vega）/ RDNA（Navi）雙軌路線的那一天了。
（首圖來源：shutterstock）