1. PCIe总线带宽限制：GPU服务器之间的计算网络带宽通常由GPU卡所支持的PCIe总线带宽决定。例如，Nvidia DGX A100服务器使用PCIe Gen4，双向带宽为64 GB/s，单向带宽为32 GB/s，即256 Gbps。而Nvidia DGX H100服务器则支持PCIe Gen5，双向带宽高达128 GB/s，单向带宽为64 GB/s，即512 Gbps。
2. 网卡带宽限制：跨主机的GPU通信依赖于网卡的带宽。例如，国内常用的A100/A800型号网卡单向带宽主流为100 Gbps（12.5 GB/s），而400 Gbps NIC在当前配置中并不能显著提升性能，因为需要PCIe Gen5才能充分利用其带宽。
3. InfiniBand（IB）协议限制：节点间的GPU通信网络受IB协议的限制。例如，腾讯云的新一代HCC高性能计算集群采用3.2 Tbps的超高互联带宽，这表明在某些高性能集群中，IB协议可以提供非常高的带宽。
4. RDMA网络技术：阿里云的eRDMA网络兼具低延时和支持大规模组网的优势，使得其在多机AI训练中表现出色。传统RDMA网络在扩展性方面存在限制。
5. 集群规模与互联密度：随着集群规模的扩大，内部互联密度和带宽需求也在增加。例如，英伟达通过NVLink协议提升机柜内部互联带宽，并计划未来继续升级铜互连带宽。
公共GPU集群的网络带宽限制主要由PCIe总线带宽、网卡带宽以及所使用的通信协议（如IB或RDMA）决定。不同厂商和应用场景可能会采用不同的技术方案来优化带宽性能，以满足大规模并行计算的需求。
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