互联架构能否影响算力多元化时代的进一步发展？国家反垄断局给出了睿智答案

一年前，NVIDIA宣布以每股125美元的定价全部用现金收购互联架构厂商Mellanox，交易总额69亿美元；按当时Mellanox的市值计算，125美元的定价溢价14%。此后，美国、欧盟等各大主要市场监管部门分别批准了此次交易。

今年4月，国家市场监督管理总局反垄断局也针对这一收购发布了《市场监管总局关于附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》。

在经过多次申报、审查之后，反垄断局对NVIDIA的收购提出了如下要求：

一家是GPU领域的顶尖企业，另一家则是专注于高性能互联网络架构的老牌劲旅。双方看似专注在不同领域，但实际上却有着极高的互补关系。

以6月份公布的最新一期TOP500超算排行榜为例，榜单中共有134台超算使用了来自NVIDIA的加速卡（GPU）产品。而在这134台超算之中共有65台超算使用了来自Mellanox的Infiniband系列互联架构，占所有NVIDIA加速超算的48%。

使用NVIDIA加速卡及Infiniband连接的顶级超算——Summit

显然，我们能够轻易看出，NVIDIA与Mellanox的Infiniband之间存在极强的互补性。

实际上，对于人工智能训练系统或HPC等大型计算集群而言，如何在节点之间构建高效的互联网络一直是个相当棘手的问题。虽然近两年传统以太网在带宽方面取得了长足的进步，但由于每个数据包都需要独立进行分发，因此以太网的延迟和高负载丢包问题总是无法得到彻底解决。

在SC超算大会上展示的Mellanox Infiniband Connect X-6网卡

而Infiniband在设计之初就是一套基于VirtualCutThrough的高性能网络，并且基于完全不同的传输协议。这些特性使Infiniband能够以并发的形式发送一连串数据包，这些数据包不需要进行挨个解析；这也就从机制上保证了Infiniband的性能。

同时，由于采用了不同的协议，Infiniband也能够支持RDMA等特性，进一步提升节点之间的互联效率。

Infiniband网络架构示意图

在搭载GPU的人工智能训练或HPC集群中，GPU是算力的主要承载者，有着巨大的数据吞吐量。集群中，节点内部的GPU通过PCI-E（NVIDIA某些产品还可以使用NVLink）实现互联和RDMA等特性，而节点之间的互联就需要Infiniband这样的高性能网络来实现。这样一套集群不仅需要大量的服务器、存储设备，还需要Infiniband网卡、交换机以及对应的软件堆栈。

随着人工智能技术受到越来越多的关注，作为相关领域的主力玩家，NVIDIA市值一路走高；已从5年前的不到20美元抬升为目前的400美元上下。暴涨的股价、企业级产品的大量出货以及人工智能应用巨大前景的加持已经让NVIDIA不得不从整个产业链角度开始布局。而收购Mellanox便是其中关键的一步。

作为一种网络架构，Infiniband支持挂载多种网络协议，包括SDP、SRP、iSER、IPoIB等等。众多协议的支持使Infiniband不仅可以用在人工智能或HPC集群之中，也可以用在SAN等高端存储领域当中。对各种高效协议的支持给了Infiniband相对广泛的应用基础（当然，最广泛的仍旧是以太网）。

由Cisco出品的Infiniband交换模块

而在设备端，Mellanox主要生产Infiniband对应的网络芯片、网卡、以及交换机等产品。同时，Mellanox也负责维护主要的OFED软件堆栈，对各类网络协议提供驱动、中间件、接口等方面的支持。包括IBM、EMC、Cisco、Oracle等企业在内的合作伙伴则会通过协议授权、贴牌、购买方案等形式参与这一市场。

在高性能网络领域，Infiniband的竞争对手一直不多。主要有Intel的Omnipath和Cray（已被HPE收购）的Aries互联架构。前者主要面向单纯的CPU互联，而后者则属于Cray的私有技术，通常只在Cray出品的HPC集群中应用。

而就在2019年，Intel宣布取消Omnipath技术的后续开发工作。这也让Infiniband本就不多的竞争对手又少一员。

NVIDIA自家的小型AI集群DGX-2便采用了Infiniband网络

可以说在HPC和人工智能训练集群这样曾经相对小众的市场领域中，NVIDIA和Mellanox都是市场上最主力的玩家。而随着NVIDIA对Mellanox的收购，这一领域内的系统构建方案将呈现更加统一的趋势。但由于人工智能以及HPC市场规模在近两年的极速成长，NVIDIA对Mellanox的收购也让市场感受到了一丝不安。

所以我们才能看到反垄断局在这一交易的审查过程中抱着如此谨慎的态度并对NVIDIA提交的申请进行了多次批复。

人工智能时代的来临不仅催生了应用端的急速发展，更让算力行业开始呈现百花齐放的态势。

近几年，包括华为、寒武纪、阿里、百度等在内的众多国内厂商都开始涉足人工智能加速卡的设计和制造。再加上NVIDIA、AMD、Intel、Google、AWS等国际巨头在这一领域的持续发力，一时间，用户在高性能集群构建方式的选择上突然多样起来。这些新晋参与者中既有CPU、GPU领域的传统劲旅，也有加速卡、DSP领域的后起之秀，更有以庞大云服务为依托的互联网豪强。

作为超算大国和人工智能应用的第二大市场，算力层面的百花齐放对于中国的企业及科研用户来说无疑是极为有利的；市场上的激烈竞争一方面可以促进技术更快进步，另一方面也能推动方案价格降低及普及。说这样的竞争态势有利于国内市场的继续快速成长毫不为过。

不过与算力层面的百家争鸣不同，在互联架构层面，用户的选择通常还是只有Infiniband和传统以太网。期待Aries或其他私有技术互联架构能够在短时间内开放运营并广泛进入商业应用领域，这既缺乏准备和验证也不现实。虽然以太网目前已经进入核心层400G、接入层100G的全新时代并开始支持RDMA等优势特性，但在网络效能和成熟度方面，Infiniband仍旧是高性能集群构建中非常普遍的选择。

从这一视角出发，收购了Mellanox的NVIDIA也难免让人产生担心：NVIDIA是否会利用网络上的优势竞争来巩固自身在算力市场中占有率？可以说国家反垄断局早就想到了这一情况。

因此，算力多元化大局已成，但互联架构选择仍旧单一的前提下；反垄断局针对NVIDIA收购Mellanox之后经营行为所给出的数条“应继续”和“不得”明确而具体的限制性条件，可以说具备非凡的意义和长久的远见，对于促进市场竞争及繁荣将起到重要作用。相信这样的条款也能够在最大程度上保证国内企业、科研用户及众多系统经销商、集成商的利益不会因上游格局变化而受到影响。