通信行业百万卡算力之路：多DC分布式训练和DCI需求增长.pdfVIP

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1.多DC协同训练，算力竞争下半场

1.1海外科技巨头积极布局多DC分布式训练

海外科技巨头积极布局多DC分布式训练。关于AI大模型训练在什么阶段需要DCI

联接，需要多少DCI带宽，我们认为不同的互联网公司，因为IDC资源不同、业务模

型不同，会有较大的配置差异。但是我们可以清楚的看到Meta和Google已经开始

了多DC分布式训练，其中Google的Gemini1Ultra就是通过多DC的分布式训练

实现的。

图表1：Meta的分布式训练架构图表2：Google的大规模训练结构图

资料来源：《RDMAoverEthernetforDistributedAITrainingatMeta资料来源：semianalysis,Google，国联证券研究所

Scale》AdithyaGangidi等，国联证券研究所

谷歌积极布局多DC分布式训练。谷歌有两个主要的多数据中心区域，分别位于俄亥

俄州和爱荷华州/内布拉斯加州。康瑟尔布拉夫斯周围的区域正在积极扩展，容量将

超过现有容量的两倍。除了上述园区外，谷歌还在该地区拥有另外三个正在建设中的

站点，这些站点都在升级高带宽的网络。

有三个站点彼此相距约15英里（康瑟尔布拉夫斯、奥马哈和爱荷华州帕皮隆），另一

个站点距离约50英里，位于内布拉斯加州林肯市。预计到2026年，四个园区的结合

将形成一个GW级的人工智能训练集群，其中林肯数据中心将是谷歌最大的单个站点。

请务必阅读报告末页的重要声明4/10

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图表3：Google的IDC集群（位于康瑟尔布拉夫斯、奥马哈、

图表4：Google的IDC集群（位于俄亥俄州哥伦布市附近）

爱荷华州帕皮隆和内布拉斯加州林肯市）

资料来源：semianalysis,国联证券研究所资料来源：semianalysis,国联证券研究所

OpenAI和微软更加雄心勃勃，计划将各个超大型园区互连在一起起来，并在全国范

围内进行大规模的分布式训练。

图表5：微软在凤凰城区域的IDC园区位置图表6：微软在德克萨斯州的IDC园区位置

资料来源：《Multi-DatacenterTraining:OpenAIsAmbitiousPlanTo资料来源：《Multi-DatacenterTraining:OpenAIsAmbitiousPlanTo

BeatGooglesInfrastructure》GigawattClusters等，国联证券研究BeatGooglesInfrastructure》GigawattClusters等，国联证券研究

所所

1.2分布式训练给网络带来挑战

AI训练步入十万卡时代，跨DC协同训练对网络带来挑战。（1）AI训练对网络丢包

的敏感度高，即使是0.1%的丢包率也可能导致训练效率降低50%，严重影响协同训练