1. 高速网络接口：为了支持GPU的高性能计算需求，网络接口需要具备高带宽和低延迟的特点。例如，使用InfiniBand或RoCE（以太网远程直接内存访问）技术可以提供高达400 Gbps的网络接口，以满足大规模AI模型训练和高性能计算的需求。万兆以太网（10GbE）或更高速的网络接口（如25GbE、40GbE、100GbE）也是常见的选择。
2. 冗余和可靠性：网络设计需要具备冗余性，以确保在某些节点或连接失败时，数据传输仍能通过其他路径进行。例如，RoCE网络支持4:1的冗余配置，以应对可能的网络拥堵。使用多路径设计和多交换机架构可以提高整体网络的可靠性和性能。
3. 灵活的网络配置：GPU服务器通常需要支持灵活的网络配置，以便根据不同的应用场景进行调整。例如，NVIDIA的网络运营商工具可以通过自动化部署和配置简化Kubernetes上的横向扩展GPU集群网络。
4. 支持多种网络协议：为了适应不同的工作负载和应用需求，GPU服务器的网络配置需要支持多种协议。例如，使用NFS v3协议可以在Linux环境中优化文件共享，以减少延迟并提高吞吐量。
5. 高吞吐量和低延迟：GPU服务器的网络设计需要确保高吞吐量和低延迟，特别是在多GPU配置中。例如，使用NVIDIA Spectrum SN3700交换机可以提供高吞吐量连接，以支持大规模AI基础设施。
6. 支持虚拟化和分布式计算：随着虚拟化技术的发展，GPU服务器的网络需要支持虚拟化和分布式计算。例如，通过软件定义的覆盖网络可以在物理交换网络上运行多个虚拟网络，从而提高资源利用率和灵活性。
GPU服务器扩展对网络的要求包括高速、冗余、灵活配置、支持多种协议、高吞吐量和低延迟等特点，以满足高性能计算和AI工作负载的需求。
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