IB与RoCE：谁是AI智算中心内更好的“桥梁”？
在AI大模型的浪潮下，智算中心的网络架构正经历着前所未有的变革。从ChatGPT到DeepSeek，从训练到推理，背后是无数GPU、CPU与存储设备之间的高速互联与海量数据流转。而支撑这一切的“算力桥梁”，主要有两大阵营：一个是高性能计算领域的老牌劲旅——InfiniBand（简称IB），另一个是站在以太网生态之上的新贵——RDMA over Converged Ethernet（基于RDMA的以太网技术，以下简称为RoCE）。
那么，在AI智算中心的核心网络竞争中，谁更胜一筹？今天我们就来简单了解下这场持续十多年的“算力之争”。
图1 RoCE和IB协议栈对比
一、IB：为极致性能而生的“专用高速路”
IB可以说是AI数据中心的“贵族网络”。它不是普通以太网的延伸，而是从底层就为高带宽、低延迟、零丢包而设计的一整套专有体系。 IB网络由多种核心组件构成，包括子网管理器（SM）、IB网卡、IB交换设备以及专用线缆与光模块。
和传统以太网不同，IB网络不运行复杂的路由协议，而是采用集中式管理机制。整个网络的拓扑计算、路由分发、分区策略（Partition）、服务质量（QoS）等，全部由子网管理器负责。这让IB网络的控制与转发体系高度集中、极度可控，也因此更适合大规模GPU集群的统一调度。
图2 Infiniband的无损数据传输示意图
IB最核心的优势在于其本征无损传输机制。它采用了基于“信用（Credit）”的流量控制方式——在数据发送前，发送端必须确认接收端有足够的缓冲区来接收数据包。如果接收端的缓存已满，发送端会自动等待，从而彻底避免网络拥塞与丢包。这种设计从物理层面保证了数据的完整性与稳定性。
此外，IB还具备自适应路由（Adaptive Routing）能力，能针对每个数据包实时选择最优路径，大幅提升链路利用率。无论是训练数万张GPU卡的大模型，还是进行高密度的参数同步，IB都能保持极低延迟和高吞吐。
可以说，IB是一条“为算力而生的高速专线”。它是英伟达、Meta、微软等超大规模AI集群背后的关键支撑。但它的代价同样昂贵——不仅设备成本高，而且生态几乎被英伟达一家垄断。从交换机到网卡，从光模块到驱动，都是IB专有标准，迁移或维护成本都不低。
二、RoCE：立足以太网的“平民劲旅”
与IB的专有生态不同，**RoCE（RDMA over Converged Ethernet）**走的是“兼容共存”路线。它利用现有以太网基础设施，通过RDMA（远程直接内存访问）技术，实现高效、低延迟的数据传输。
目前，RoCE已经发展到第二代——RoCE v2。这代技术运行在IP网络之上，支持跨子网通信，且采用全分布式架构，不再依赖像IB那样的集中式管理器（SM），部署更加灵活。
图3 RoCE网络架构
在AI数据中心中，RoCE的最大优势有三点：
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成本更低： 可以直接复用传统以太网的交换机、光纤和模块资源。 无需更换为IB专用设备，节省大量硬件投入。
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兼容性更强： 与现有的以太网、TCP/IP架构完美融合，不会破坏原有数据中心的网络设计。
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部署灵活： RoCE卡通常以PCIe接口形式出现，端口速率可达400Gbps，性能不输IB。 在中大型AI集群中，RoCE完全可以胜任绝大多数训练和推理任务。
不过，RoCE也有短板。它虽然性能接近IB，但要达到“无丢包”效果，必须对交换机进行细致调优——包括开启PFC（优先级流控）、ECN（显式拥塞通知）、流量预留和优先级标记等参数。 如果配置不当，就可能出现丢包、延迟抖动、带宽未达标等问题。尤其在数千张GPU规模的集群中，这种影响会被放大。因此，RoCE更像是“以太网的性能升级版”：在成本、灵活性、兼容性上具备明显优势，但在极端性能和稳定性上，仍然难以全面超越IB。
三、正面对决：IB vs RoCE
图4 RoCE和IB对比
| 对比维度 | InfiniBand (IB) | RoCE以太网 |
| 传输机制 | 信用流控，天然无损 | 基于PFC/ECN，依赖配置 |
| 管理架构 | 集中式（SM子网管理器） | 分布式，以太网兼容 |
| 延迟表现 | 极低延迟（微秒级） | 稍高（接近IB） |
| 扩展规模 | 可支撑数万GPU节点 | 适合数千GPU节点 |
| 生态开放性 | 英伟达主导，封闭 | 多厂商参与，开放 |
| 部署与维护 | 稳定但昂贵 | 灵活但需精调 |
| 成本 | 高昂（专用硬件） | 中低（复用以太网） |
总体来看：
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IB 是“性能优先”的方案，代表极致计算力；
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RoCE 是“成本与灵活并重”的方案，更贴合企业级AI部署的现实需求。
四、趋势：融合是最终答案
过去十年，IB在高性能计算和AI训练领域一直占据统治地位。从NVIDIA DGX SuperPOD，到Meta AI集群，几乎都采用IB网络。然而，随着AI算力需求下沉、边缘计算与多数据中心协同兴起，越来越多的企业倾向于采用“RoCE + 以太网优化”方案。
业界正在出现一种趋势：IB负责超大规模训练集群的核心算力互联，RoCE负责云化部署与多中心互通。这意味着未来AI数据中心的网络将不再是二选一，而是异构共生、智能协同。英伟达依然深耕IB生态，不断推出更高带宽、更智能路由的交换设备；而以太网厂商（如Broadcom、Mellanox、Intel等）也在持续优化RoCE性能，通过AI自适应流控、软件定义网络（SDN）等手段，逐步缩小差距。
五、结语：算力时代的“桥梁之争”，没有绝对赢家
总的来说，RoCE和InfiniBand都由IBTA定义，没有本质的不同。RoCE实际上是将成熟的IB传输层和RDMA移植到了同样成熟的以太网和IP网络上，是一种强强联合，在保持高性能的同时，降低了RDMA网络的成本，能够适应更大规模的网络。
在AI智算中心的世界里，IB像是高速专列，稳定、高效、但造价昂贵；RoCE则更像灵活地铁，性价比高、兼容性强，但需要精细运营。真正的未来，并非一方彻底取代另一方，而是两者共同构建起新一代智能算力互联底座。