業務目標
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題，並確認上線優先級。
面向AI與高性能計算的下一代網路基礎設施
方案類型：資料中心網路解決方案
適用行業：AI算力中心、雲計算服務商、科研機構、金融科技
更新日期：2026年4月
方案概述
隨著AI大模型和生成式AI應用的爆發式增長，傳統網路架構已成為制約算力擴展的關鍵瓶頸。NVIDIA Quantum-2 QM97系列交換器作為下一代NDR InfiniBand交換平台，專為大規模AI工廠和高性能計算集群設計，提供前所未有的400Gb/s連接埠速率和超低延遲網路體驗。
本解決方案基於NVIDIA Quantum-2交換芯片，在1U標準機箱中集成64個非阻塞400Gb/s InfiniBand連接埠，單台交換器可實現51.2Tb/s的聚合雙向吞吐量，是構建大規模AI算力集群的理想網路核心。
市場背景與挑戰
行業痛點
AI集群網路瓶頸：大模型分布式訓練中，參數同步和梯度交換對網路頻寬要求極高，傳統乙太網路難以滿足需求
GPU利用率不足：網路延遲導致GPU等待資料，利用率普遍低於50%
擴展複雜度高：隨著節點增加，網路拓撲設計和運維複雜度呈指數級上升
能耗壓力：大規模資料中心網路設備能耗佔比持續攀升
市場趨勢
據Gartner預測，到2026年，超過70%的企業將採用AI加速基礎設施，對高性能網路的需求將持續增長。NDR 400G InfiniBand正成為AI算力中心的事實標準。
產品核心特性
1. 業界領先的交換性能
| 參數 | 規格 |
|---|---|
| 連接埠數量 | 64個NDR 400Gb/s非阻塞連接埠（32個OSFP物理連接埠） |
| 聚合吞吐量 | 51.2 Tb/s 雙向 |
| 包轉發率 | 665億包/秒（BPPS） |
| 延遲 | 亞微秒級端到端延遲 |
| 外形尺寸 | 1U 標準機箱 |
2. 先進的網內計算技術
SHARPv3技術：第三代NVIDIA可擴展分層聚合和縮減協議，支援在資料移動過程中進行網路計算，減少30%以上的資料傳輸量
自適應路由：動態調整資料路徑，繞過擁塞鏈結，提升有效頻寬
RDMA支援：遠程直接內存訪問，繞過CPU和操作系統，降低延遲和CPU開銷
3. 靈活的管理模式
QM97系列提供兩種管理方式，適應不同規模部署需求：
帶內管理型（QM9700）：
外部管理型（QM9790）：
配合NVIDIA Unified Fabric Manager（UFM）
適合超大規模資料中心集中運維
提供預防性故障診斷和容量規劃
4. 高可靠硬體設計
型號規格對比
| 規格項 | QM9700系列 | QM9790系列 | QM9701系列 |
|---|---|---|---|
| 管理方式 | 帶內管理（板載子網管理器） | 外部管理（需UFM） | 帶內管理（DGX專用） |
| 連接埠配置 | 64口 NDR 400G | 64口 NDR 400G | 64口 NDR 400G |
| 電源 | AC 1+1冗余 | AC 1+1冗余 | DC 48V輸入 |
| 氣流方向 | P2C/C2P可選 | P2C/C2P可選 | C2P |
| 適用場景 | 中小型集群 | 超大規模集群 | NVIDIA DGX POD |
| SKU示例 | MQM9700-NS2F/R | MQM9790-NS2F/R | MQM9701-NS2R |
支援的拓撲結構
NVIDIA Quantum-2交換器支援多種網路拓撲，為不同規模的部署提供靈活性：
Fat Tree（胖樹）：適合中小型集群，簡化布線
SlimFly：優化直徑和布線，適合中等規模
DragonFly+：超大規模部署的首選拓撲
多維Torus：適合科學計算和特定HPC應用
通過連接埠拆分技術，單個400G連接埠可拆分為2個200G連接埠，支援最多128個200Gb/s連接埠，提供更高的連接埠密度和部署靈活性。
應用場景
場景一：AI大模型訓練集群
需求：千卡級以上GPU集群，參數同步頻寬需求極高
方案：採用QM9700構建Spine-Leaf兩層胖樹架構
支援數千個GPU節點無阻塞通信
自適應路由確保擁塞場景下的最優性能
板載子網管理器簡化運維
場景二：超大規模雲資料中心
需求：數萬節點規模，集中管理，自動化運維
方案：QM9790 + NVIDIA UFM平台
UFM提供全網拓撲可視化和流量監控
自動化故障診斷和配置下發
支援DragonFly+等高效拓撲，降低TCO
場景三：DGX POD/AI工廠
需求：NVIDIA DGX系統專用網路，極致性能
方案：QM9701 DGX專用交換器
針對DGX系統深度優化
DC供電適配資料中心母線
與DGX H100/B200系列無縫集成
方案價值
對客戶的價值
最大化GPU投資回報
消除網路瓶頸，GPU利用率提升至90%以上
減少模型訓練時間，加速AI創新迭代
降低TCO
1U高密度設計，節省機架空間
高效的電源管理（80 Gold+認證）
通過UFM減少運維人力成本
面向未來的擴展能力
支援NDR 400G，向下相容HDR/EDR
靈活拓撲適配不同規模部署
SHARP網內計算為下一代AI框架就緒
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