高通与 Cornelis 押注“主动计算网络”：让 AI 集群的网络成为算力的一部分

AI 集群需要的并不只是更快的 GPU 或其他加速器，还需要让它们以足够快、足够稳定的方式交换数据。高通与 Cornelis Networks 最新公布的合作，瞄准的正是这一约束：随着 AI 推理和异构集群规模扩大，网络要帮助提升基础设施效率。

不过需要先明确边界：目前公布的是战略合作，以及双方将在 AI Infra Summit 共同亮相；这并不等同于一款已经由高通与 Cornelis 联合出货的产品。高通表示，Cornelis 对开放、可编程网络织构的愿景，与其通过更一体化方式改善 AI 利用率和经济性的目标相契合。57

核心思路：让网络从“管道”变成主动计算层

Cornelis 将其方案称为 Active Compute Fabric（主动计算网络织构）。传统上，交换机和网卡的主要工作是转发数据包；而在这一架构中，可编程计算与加速能力被放进网络织构本身。Cornelis 称，部分通信处理和集合通信工作可以在数据穿越网络时完成，而不是全部压在服务器主机或 AI 加速器上。515

它覆盖两类相互关联的网络任务：

• 横向扩展（scale-out）：连接集群中的服务器或节点；
• 纵向扩展（scale-up）：在机架级系统内更紧密地连接加速器。

其目标是减少数据移动导致昂贵 GPU 或其他加速器“等数据”的情况。对于分布式 AI 工作负载，这一点尤为关键：集合通信以及多对一流量模式都可能成为瓶颈。121

无损传输与网络内计算，能带来什么

Cornelis 的 Active Compute Fabric 结合了三项能力：无损传输、网络内加速和可编程计算。5

在基于 Omni-Path 的 CN5000 平台上，Cornelis 描述了一套以信用额度为基础的无损传输设计，并配合细粒度自适应路由、感知突发汇聚流量（incast）的流量控制，以及链路级重放。通俗地说，这些机制旨在避免缓冲区溢出和网络拥塞打断数据交付。18

潜在收益并不难理解：如果通信完成得更可靠，同时减少加速器侧的通信开销，那么更多加速器时间就能用于真正执行模型。由于网络层帮助保护更昂贵计算硬件的利用率，这有望改善训练和模型服务的实际经济性。

但这首先是一种设计主张，而非已经被普遍验证的基准结论。Cornelis 发布了性能对比和利用率相关说法；实际运营者仍应结合自身模型、集合通信模式、软件栈和集群拓扑进行评估。15

产品路线图：已出货、待扩展与仍在规划

理解 Cornelis 的产品成熟度很重要，因为其架构的各个部分并不处于同一阶段。

• CN5000：已出货的 400Gb/s 端到端 Omni-Path 横向扩展网络织构，包含 SuperNIC、交换机、软件和线缆。Cornelis 将其定位为面向 AI 和高性能计算（HPC）的无损、拥塞可控系统。17
• CN6000：面向 AI 训练、推理和 HPC 的下一代智能网络平台。报道显示，它增加了对以太网的支持，Cornelis 正准备扩大其可用范围；该公司也将其列为下一代横向扩展产品的一部分。68
• CN7000：规划中的原生纵向扩展平台。它是路线图中最接近直接替代 NVLink 式机架级紧耦合互连的部分，但尚未成为可广泛部署的 Nvidia 纵向扩展技术替代品。219

这一差别至关重要：Cornelis 已有可商用的横向扩展产品，但其最完整的纵向扩展方案仍更多属于未来路线图。

“开放”与异构，为什么是卖点

Cornelis 将 Active Compute Fabric 定位为横向扩展和纵向扩展环境均可使用的开放架构。其路线图提及以太网、Ultra Ethernet、RoCE 与 UALink 相关技术，而不是把网络绑定在单一加速器供应商上。1119

这对追求灵活性的基础设施运营者具有吸引力：原则上，他们可以将该网络织构与不同的 GPU、CPU、定制加速器及其他组件搭配，而不必选择一整套由单一厂商垂直整合的计算与网络栈。Cornelis 还表示，CN5000 可与 AMD、Intel、Nvidia 等厂商的加速器互操作。23

代价则在于落地执行。开放、异构的基础设施需要证明的是整个系统的可靠互操作、硬件供应能力和软件成熟度，而不仅仅是组件层面的“兼容”。

放在高通的数据中心战略中看

与 Cornelis 的关系，是高通尝试成为 AI 数据中心计算与连接供应商这一更大布局的补充。

高通与亚马逊已宣布围绕定制化芯片开展多代合作，服务大规模 AI 推理，并开发速率最高可达 1.6Tb/s 的光互连方案。路透社报道，根据长期安排的条款，亚马逊可能采购最高 600 亿美元的高通 AI 数据中心芯片及相关产品。3324

高通还已完成对 Alphawave Semi 的收购，获得其高速有线连接技术；高通称，这些技术可与其 Oryon CPU 和 Hexagon NPU 处理器形成互补。44

综合来看，高通正试图同时参与 AI 基础设施中的计算和连接两端。Cornelis 为这一战略增加了一个潜在的开放网络维度，但双方尚未公布完整的一体化平台。

竞争现实：方向可信，但谈不上取代

Cornelis 进入的是 Nvidia 已拥有成熟产品和深度整合的加速器、网络与软件生态的领域。Active Compute Fabric 的吸引力在于模块化：网络被设计为能够贡献计算能力，并能跨异构硬件运行，而非把客户锁定在单一专有网络织构中。

Cornelis 已筹集 2.05 亿美元，用于推进横向扩展和纵向扩展产品、制造与部署，为实现这一目标增添了资源。57

但融资和架构发布并不意味着已具备市场等价性。Cornelis 与高通的论点能否成立，仍取决于 CN6000、CN7000 的实际交付，软件支持、互操作性、供应能力，以及可复现的生产环境结果。现阶段，更准确的理解是：双方在押注，更好的网络能够提高 AI 基础设施利用率；并且客户会像看重峰值性能一样，看重一个开放的替代选择。