其早期发展中被大量的感官数据淹没，但机器不是。难点不只在 算法，而在数据。由此构建 ImageNet 数据集，驱动了机器学习。  黄仁勋给出了一个“堪称绝妙”的回答：在 21 世纪初 的互联网泡沫时期，整个行业铺设了巨量的光纤，但其中绝大多 数都是未被使用的“暗光纤”（Dark Fiber），需求远远跟不上 建设。而今天，几乎你能找到的每一块 GPU，都在被点亮并 如何去？ 这是不可回避的一个已然显现的“瓶颈”：即 AI 组网/连网 （Networking）技术与传统网络拓扑结构及其应用状况。 事实上，移动通信 4G 在 2010 年的商用化成为了互联网 发展的转折点，其中“暗光纤”（Dark Fiber）的作用至关重要。 目前，AI 已然触发了网络化（Networked）数据量的指数级增长， “跨域扩展”（Scale-Across）的组网技术以及连网拓扑结构成为 发生 数据流阻塞的主要根源，并导致丢包和抖动（Jitter，是衡量网络 延迟波动程度的指标，指数据包传输延迟的时间变化量）。学习笔记 8/19 三、现行的传统 IP 网络架构 互联网络历经了 40 多年的沿革，基于 TCP/IP 的网络在 结构和规模上发生了质和量的演变。例如。网络结构及其管理的 扁平化，骨干网络主要承担了互联互通的数据传输（图 3）。 图 3