在人工智能领域，算力集群的持续扩张正面临前所未有的挑战。如何确保算力随着集群规模的扩大而线性增长，成为业界亟待解决的难题。传统的并行计算方式，通过将模型参数与数据分散到多个GPU上协同作业，虽然能有效利用多GPU的算力，但同时也引发了数据交换需求的激增，对网络带宽提出了更高要求。
大模型训练中的数据同步呈现出明显的周期性特点，这意味着集群中的任何性能瓶颈，无论是链路拥塞还是设备故障，都可能对整个任务的进度与稳定性构成威胁。为了保持集群算力的线性扩展，构建能够长期维持高带宽、低延迟和稳定性能的互联体系至关重要。然而，传统网络设计并未针对GPU间密集通信场景进行优化，难以满足高强度AI负载的需求。
为了应对这一挑战，业界开始探索以GPU为核心的全新网络架构。这种架构从拓扑设计、协议选择、链路管理到拥塞控制，均针对AI的特点进行了专门优化，旨在满足GPU间高速通信的需求。在全球范围内，这一难题的解决不仅依赖于硬件的堆叠，更需要一系列体系化的技术架构创新，包括拓扑优化、协议演进、链路管理与智能调度等方面的突破。
在这一背景下，阿里云与中国科学院计算技术研究所携手，于2022年7月启动了高通量以太网（ETH+）协议的制定工作。一年后，由双方发起的“高通量以太网联盟”正式成立，成员单位已超过50家，涵盖了云厂商、芯片厂商、系统集成商、科研院所等多个领域。该联盟致力于制定面向AI智算场景的高通量以太网协议，推动国内智算网络标准化，并积极融入国际智算网络组织，构建开源开放、融合共赢的产业生态。
在Scale-Out阶段，“高通量以太网联盟”率先提出了构建面向AI智算领域的以太网生态，并实现了Scale-Out网络协议的收敛、协议标准发布及芯片化落地。例如，网卡芯片、交换芯片、硅光芯片等关键成果相继问世，同时基于阿里云HPN架构体系，实现了全国产的落地方案。随着战局的不断推进，超节点开始走进数据中心组网，Scale-Up场景成为关注焦点。在这一场景下，“高通量以太网联盟”促进产业共识，推动协议制定和原型验证，始终坚持Scale-Out和Scale-Up网络融合发展的理念，并基于以太网大芯片容量和光互连技术，构建了全解耦的UPN（超性能网络）架构解决方案。
在2025年8月14日于鄂尔多斯举办的高通量以太网联盟年度发布会上，联盟发布了涵盖Scale-Up和Scale-Out网络场景的多项重要成果。其中包括高通量以太网（ETH+）协议1.1联盟标准的重磅发布，以及全量支持高通量以太网特性的首款国产400G智能网卡芯片、首款国产25.6T交换芯片、支持高通量以太网ERack+、ORack+的国产硅光芯片等。还推出了首款高通量以太网64超节点高超柜（ERack+）以及基于高通量以太网光互联的超节点解决方案UPN 512。
高超柜在设计上充分考虑了高密高带宽高速率的需求，相比其他Scale-Up技术方案，以太网交换芯片具有大带宽、大Radix、高速率的优势。同时，高超柜支持CPU和GPU的解耦和灵活配比，以适应不同业务需求。作为一个开放的系统，高超柜以开放架构支持高通量以太网生态的芯片和系统快速落地，从机柜到Switch tray、Compute tray，均采用开放解耦思想，便于不同芯片根据规范快速适配和集成。高超柜在关键部件选择上均考虑了国产化，为国产化贡献力量。
联盟认为，Scale-Up场景的发展需要分阶段推进。第一阶段已经完成了高通量以太网协议1.1的发布以及ERACK+ 64原型系统的验证。第二阶段将推动UPN新型系统架构的设计和标准制定，构建基于以太网光互联技术的分布式可扩展系统。随着AI格局的快速重塑，不同企业的私有协议与联盟此起彼伏，生态分化明显。以太网凭借长期积累的生态与广泛的兼容性，展现出独特的规模优势。为了将这一优势进一步转化为产业竞争力，“高通量以太网联盟”正承担起推动国产化与体系化落地的使命，致力于通过打造具备国际竞争力的智算网络，实现AI智算大集群到AI智算大算力的质变。
