聚焦2026年基于内存语义的在网计算开放标准IFEC+v1.0报告。随着大模型训练/推理持续规模化爆发后,xPU 通过 Scale Up 网络进行高效数据访问的需求日益增长。随着并行度提升与 MoE 通信增多,机柜级别,甚至更大规模的 Scale Up 网络成为了业界的主要关切。随着更多的流量被纳入 Scale Up 网络中,Scale Up 网络需要承载更多的集合通信种类,容纳更复杂的流量特征,Scale Up 网络的互联性能将会成为决定集群规模扩展与性能提升的关键。
聚焦2026年基于内存语义的在网计算开放标准IFEC+v1.0报告。随着大模型训练/推理持续规模化爆发后,xPU 通过 Scale Up 网络进行高效数据访问的需求日益增长。随着并行度提升与 MoE 通信增多,机柜级别,甚至更大规模的 Scale Up 网络成为了业界的主要关切。随着更多的流量被纳入 Scale Up 网络中,Scale Up 网络需要承载更多的集合通信种类,容纳更复杂的流量特征,Scale Up 网络的互联性能将会成为决定集群规模扩展与性能提升的关键。
聚焦2026年基于内存语义的在网计算开放标准IFEC+v1.0报告。随着大模型训练/推理持续规模化爆发后,xPU 通过 Scale Up 网络进行高效数据访问的需求日益增长。随着并行度提升与 MoE 通信增多,机柜级别,甚至更大规模的 Scale Up 网络成为了业界的主要关切。随着更多的流量被纳入 Scale Up 网络中,Scale Up 网络需要承载更多的集合通信种类,容纳更复杂的流量特征,Scale Up 网络的互联性能将会成为决定集群规模扩展与性能提升的关键。
覆盖 2026 年,全文共 19 页。
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适合战略规划、产品经理等读者参考。
重点分析了AI与科技、内存语义、IFEC、年基等议题。