在现代计算机架构中，算力的瓶颈主要来源于哪些方面？在解决算力瓶颈问题时，有哪些创新的技术和协议被采用？

算力是现代计算机技术的核心，其瓶颈主要存在于数据传输和存储方面。目前，计算机普遍采用冯诺依曼架构，数据存储和数据计算分开，算力容易被卡在数据传输，而非真正的计算。算力分为四层，每一层都需要解决如何让数据连接更快的问题。 

1、GPU内部

GPU内部的计算单元与显存之间的数据传输是性能提升的瓶颈，同时多个GPU间的协同计算也受到数据传输速度的限制。传统GPU通常采用GDDR内存，这种内存是平面封装，导致数据传输速度跟不上GPU的计算速度。为解决这一问题，升级后的方案采用HBM内存技术。HBM内存是垂直封装，能够提供更大的带宽，从而将数据更快地传输到GPU的计算单元中。例如，HBM2的带宽高达256GB/s，比传统的GDDR内存快十倍以上。 

2、AI服务器

每台AI服务器都由多个GPU组成（4个、8个甚至更多），GPU需要进行协同计算。然而，它们之间的数据传输速度成为性能的瓶颈。在这方面，英伟达GPU连接技术最为先进，使用的是其NVLink协议，每秒传输速度高达50GB。华为也拥有自己的HCCS协议，带宽表现不错，每秒30GB，与英伟达没有量级的差异。然而，其他传统的服务器只采用PCIe 5标准接口，每通道传输速度只有4GB，不到英伟达的十分之一。因此，为提高数据传输速度并解决该瓶颈问题，需要采用更先进的技术和协议。 

3、数据中心

数据中心由上百甚至上千台AI服务器组成计算集群，服务器之间需要快速的数据连接。英伟达采用专用的InfiniBand网络，而其他厂商则使用ROC高速以太网网络。尽管这两种网络在物理层都使用光纤连接，但都离不开光模块。无论是数据发送还是接收，无论是服务器端还是交换机端，都需要光模块。今年，光模块的技术从400G升级到800G，因为国内厂商在光模块制造领域的占比很高，因此这一块的业绩能够真正实现，导致光模块技术在算力领域被炒作得最多。 

4、数据网络

不同地点和城市的数据中心可以组成一个庞大的算力网络，通过调度和统筹，终端用户轻松地使用最快且最便宜的算力资源。目前，算力网络的发展趋势是采用云-边-端的架构，旨在解决数据传输的问题。其中，边缘计算是最为热门的技术之一。边缘计算并不仅仅是指手机和智能车辆，而是指在传统的云计算中心之外，更靠近终端地方增加一层直接计算能力，以节省数据传输的成本和时间。因此，未来的大趋势是云的AI算力、边缘的AI算力和用户端的AI算力相互结合，共同推动人工智能技术的发展。

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