本文探讨了GPU在大模型训练中的优势，特别是与CPU的对比。GPU通过大量弱核和简化控制实现高算力密度，适合处理大规模矩阵运算。分析了GPU的执行模型、内存层级及Tensor Core的演进，强调带宽与算力平衡对性能的影响，并提出了优化策略以提高GPU在解码阶段的利用率。

在2024-2026年，GPU训练的瓶颈转向网络互联。文章探讨了机内和跨机的互联技术，如NVLink、InfiniBand和RoCEv2，强调LLM训练对网络带宽和延迟的敏感性，需优化通信以提高效率。分析了不同拓扑结构的优缺点，并提出调优方案以解决训练中的网络问题，最终强调网络基础设施在大规模训练中的重要性。

在2025年Computex上，英伟达CEO黄仁勋介绍了公司在数据中心、企业级AI和机器人领域的最新进展，包括AI-First DGX个人计算系统、NVLink Fusion和人形机器人开发工具，推动IT基础设施向AI工厂转型。

超级加速器连接联盟UALink新增阿里云、苹果和新思科技成员，旨在打破英伟达NVLink垄断，推动AI加速器互连标准的开放发展。联盟现有60多家成员，计划于2025年发布UALink 1.0，提供200Gbps带宽，连接最多1000台加速器。

英特尔与AMD等公司成立超级加速器连接联盟（UALink），旨在对抗英伟达的NVLink技术。该联盟将制定AI数据中心服务器之间的高速通信标准，计划于2025年发布，支持最多1024个加速器连接。