【中国移动研究院】新一代智算中心网络技术白皮书_27页_916kb

报告摘要

新一代智算中心网络技术白皮书（2022年）由中国移动通信研究院牵头编制，联合华为、云脉芯联、中科驭数等单位发布。白皮书聚焦智算中心发展现状、网络演化趋势及关键技术，旨在为未来智算网络架构提供参考。以下是核心内容总结：

1. 智算中心发展背景

政策驱动：2022年“东数西算”工程上升为国家战略，8个枢纽节点和10个国家数据中心集群规划推动算力资源优化配置。智算中心作为AI算力基础设施，承担模型训练等非实时性任务，成为“东数西训”的核心场景。
产业需求：自动驾驶、智能制造等领域推动海量数据与复杂模型，促使智算中心规模与智能化水平提升。截至2021年底，中国数据中心机架规模达520万个，算力总量超140EFLOPS，智能算力占比已升至41%。
技术趋势：专用AI芯片（如GPU、NPU）取代CPU成为主流算力载体，智能算力预计2030年增长500倍。存储系统需解决“存得下、读得出、用得好”的问题，通过异构存储介质、高速协议（NVMe）及分布存储架构实现性能突破。

2. 智算中心网络发展趋势

超大规模网络：面对AI、5G、IoT爆发式增长，智算中心节点数量将增长10倍，需支持百万级XPU互联。未来网络将融合以太、总线及信元技术，转向超融合架构。
超高性能网络：AI应用对网络带宽与时延提出严苛要求。传统网络时延占比升至65%，需优化自适应路由、静态转发时延、端网协同及在网计算等技术。例如，RoCEv2协议需改进多路径支持、减少对PFC反压的依赖，并引入选择性重传机制。
超高可靠网络：边缘部署算力需保障零丢包与亚毫秒级故障恢复。当前技术难以应对百毫秒级收敛延迟，需通过硬件卸载、智能故障隔离及确定性网络（如空芯光纤）提升可靠性。
智能化网络：传统运维手段无法应对复杂业务场景，需构建意图驱动的仿真校验体系与智能运维闭环系统。借助AI与Telemetry技术实现网络状态预测、故障自动定位与恢复，形成网络采集-分析-控制的全链条智能运维能力。

3. 关键技术研究

超大规模网络技术：
- 新型拓扑：Dragonfly直接互联架构将网络直径从7跳缩短至3跳，降低交换机数量40%。结合自适应路由动态调整转发路径，提升网络吞吐与韧性。
- IPv6演进：采用无封装IPv6设计（仅需12字节扩展头），转发能效接近原始IPv6性能，并支持多租户与多业务隔离。
- 跨中心互联：需构建高带宽、低丢包率的长距网络，推动全光网络、广域确定性承载及空芯光纤技术应用。
超高性能网络技术：
- DPU卸载：实现NVMe-oF与GPUDirect RDMA加速，减少主机CPU协议栈处理负担，提升存储与计算效率。
- 智能ECN：通过AI算法动态调整拥塞通知门限，优化数据队列调度，兼顾低时延（老鼠流）与高吞吐（大象流）需求。
- 网络级负载均衡：基于信元交换技术实现动态路径选择，避免流转发负载不均衡问题，提升资源利用率。
网络可靠性与运维技术：
- 故障感知与恢复：从秒级收敛优化至亚毫秒级，通过硬件卸载实现故障检测、传递与恢复流程自动化。
- 意图驱动仿真校验：将用户意图转化为可配置、可度量的网络属性，通过虚拟网络模型验证SLA（服务等级协议）可行性，并分析业务变更影响。
- 智能运维闭环：整合网络健康度监控、故障定位与恢复引擎，形成从预防到闭环的运维体系，减少人工干预依赖。