博通公司推出了其最新的Jericho4网络芯片，旨在解决大型数据中心在人工智能计算领域面临的挑战。这款芯片采用台积电3nm工艺制造，能够连接相距超过60英里的数据中心，并支持超过100万个处理器，处理能力是前代的三倍。Jericho4芯片特别适用于连接旧有或规模较小的数据中心，将它们整合成一个庞大的系统，以支持日益增长的人工智能模型开发和运行需求。随着AI模型的规模增大，其功耗也随之激增，使得将大量GPU集中部署面临电力供应的瓶颈，Jericho4芯片通过优化网络连接，有望缓解这一问题，并支持将数据中心容量分散部署到离用户更近的区域，以加快AI模型的响应速度。

💡 **Jericho4芯片旨在解决AI计算中的数据中心连接难题**：随着人工智能技术的飞速发展，数据中心规模不断扩大，旧有或规模较小的数据中心如何有效连接并协同工作成为一个挑战。博通推出的Jericho4芯片，能够连接相距超过60英里（96.5公里）的数据中心，为整合分散的数据中心资源以支持AI计算提供了解决方案。

🚀 **先进工艺与强大性能提升AI计算效率**：Jericho4芯片采用了台积电的3nm先进工艺制造，相比前代产品，其处理信息的能力提升了约3倍，并能连接超过100万个处理器。这使得用户能够将多个小型数据中心整合成一个庞大的系统，从而更有效地开发和运行复杂的人工智能模型。

⚡ **缓解GPU功耗瓶颈，优化能源利用**：大型AI模型需要大量的GPU支持，而GPU集群的巨大功耗（可能达到300兆瓦）给现有建筑的电力供应带来了严峻挑战。Jericho4芯片通过优化网络组件，如路由器和交换机，引导GPU之间的数据流，有望缓解因GPU集群规模过大而产生的功耗瓶颈问题，实现更灵活的数据中心部署。

🌐 **支持分布式部署，加速AI响应速度**：为了缩短用户从AI模型获取答案的时间，博通正尝试将数据中心容量迁移到离客户更近的位置。这意味着需要利用城市区域内的小型数据中心，而Jericho4芯片能够方便地连接这些分散的设施，形成一个高效的整体，提升用户体验。

🔗 **采用高带宽内存，缓解网络拥堵**：为解决网络拥堵问题，Jericho4芯片采用了与英伟达和AMD AI处理器相同的高带宽内存（HBM）技术。这有助于提高数据传输速度和效率，确保AI计算过程中数据的顺畅流动，进一步优化整体性能。

IT之家 8 月 5 日消息，彭博社今天（8 月 5 日）发布博文，报道称博通（Broadcom Inc.）针对旧有较小规模数据中心，推出了 Jericho4 网络芯片，目的是连接相距超过 60 英里（96.5 公里）的数据中心，并加速人工智能计算。

随着人工智能技术的飞速发展，数据中心正变得越来越大，因此云服务公司面临一个挑战：如何处理那些老旧、规模较小的数据中心？博通提出了一个潜在的解决方案。

这款 Jericho4 芯片采用台积电 3nm 工艺，可以连接超过 100 万个处理器，相比较前代，处理信息量增加了约 3 倍。Broadcom 公司的高级副总裁兼核心交换部门总经理 Ram Velaga 表示，这款芯片让客户可以连接多个小型数据中心，形成一个庞大的系统，用于开发或运行人工智能模型。

博通公司一直在从构建人工智能系统的需求中受益，其网络组件，如路由器和交换机，负责在图形处理单元（GPU）之间引导数据流，这些昂贵的芯片用于创建人工智能模型。IT之家援引 Velaga 观点，随着 GPU 集群的规模越来越大，其功耗也变得过大，无法全部位于同一地点。

Velaga 表示“在尝试构建一个拥有 20 万个或甚至 10 万个 GPU 的集群时，功耗很快就会达到 300 兆瓦，而如今没有一个建筑能够提供 300 兆瓦的电力，Jericho 系列网络芯片将有助于解决这个问题”。

此外，公司也在尝试将数据中心容量迁移到离客户更近的地方，以加快用户从 AI 模型中获取答案的速度。这意味着云和人工智能业务将需要利用位于拥挤都市区域的数据中心，在这些地方连接几个小型设施可能更为实用。

为了缓解网络拥堵问题，Jericho4 芯片使用了与英伟达和 AMD 的 AI 处理器相同的高带宽内存（HBM）。