随着机器学习和人工智能等领域的持续发展，AI模型对GPU集群数据处理能力的需求也在不断提升。Al应用需要GPU集群处理更大的数据集，训练更深的神经网络和处理更多的并发任务，同时还要减少任务执行时间以及提高系统整体效率。这需要GPU集群的Scale-up网络规模持续增大，扩展到机架级甚至多机架级。
以太网技术应用在GPU集群互联架构具有诸多优势，例如：行业领先的高速链路，大容量交换机，成熟的生态系统等。目前，多个行业组织正在开发用于Al集群的Scale-up网络技术，这些技术或是对以太网进行扩展，或是将以太网部分组件用作构建模块。
字节跳动基于以太网技术，为AI集群提供了低延迟、高带宽的下一代Scale-up网络方案，满足了Al应用对于GPU之间的高速互联传输需求。
2.1 GPU架构分析
目前主流的GPU架构都支持Load-Store语义，如下图所示，GPU的计算引擎从寄存器中读写数据并完成数据的处理，LSU(Load-Store Unit)通过Load/Store指令在寄存器和Device Memory之间，以及Device Memory和外部Memory之间完成数据传输。
基于上述架构模型的GPU,计算引擎主要负责数据的处理，LSU负责数据的传输，如下图所示，两个模块可以并行工作形成流水线，数据传输主要依靠Load和Store语义完成。
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