从零开始折腾

上个月，我在屋里捣鼓一个小AI项目，想训练些图片识别模型。刚开始就用家里那个老路由器连着几台电脑，结果模型卡得像蜗牛爬。气得我决定从头摸清AI基础设施到底有哪些网络，省得再犯傻。

先上网搜资料，发现乱七八糟啥都有。我没耐心，就直接动手拆了家里那个破网络架。找邻居借了俩旧路由器，加上自己的一堆破线缆。接上第一台电脑时，网速没快，反而老掉线。折腾半天，才搞懂AI基础网络分三块：内部数据传输网、训练专用网和外部云链接网。内部网要连服务器和GPU，训练网处理大批量模型传输，云网则连到网上资源。

设备选择踩坑记

弄明白网络分类后，我开始换设备。以为买贵点的就行，就去了电子市场。瞎买了个名牌大号交换机，结果型号不匹配，一插电就冒烟。心疼，几百块打水漂了。查资料发现，选设备要看俩点：带宽带宽再带宽，还有兼容性。比如GPU之间的传输网，必须用高带宽交换机；云链接网得要路由器支持快传。

接着又买了新设备：换个便宜但高带宽的交换机，补了个兼容性强的路由器。这回组装时，学乖了，边测边试。一接GPU服务器，速度蹭蹭上去了。但问题来了，电线太乱，绊得人差点摔跤。这就是设备选择的坑：别光看牌子，得实地量尺寸，免得走线挤成一团。

终于搞定避坑指南

忙活几周后，我的小AI项目终于顺溜了。总结这套实践，关键就是：先摸清网络类型，再动手买设备。避坑贴士：

• 带宽别抠门，选高速号的。
• 试装前务必核对兼容性，省得烧设备。
• 走线别堆太密，预留空间防磕碰。

现在回头想想，一开始要是别这么莽，省下钱可以多喝几杯奶茶。反正吃一堑长一智。