【中国电信】5G智慧工厂在工业互联网中的应用_34页_1mb

分布式智算中心无损网络技术白皮书总结

1. 背景与目的

白皮书响应2024年政府“人工智能+”行动，提出“以网强算”技术路线，旨在通过无处不在的网络资源弥补小规模智算中心的算力不足，支持大规模AI大模型训练。它强调网络在智算基础设施中的关键作用，以提升算力利用效率和业务性能。

2. 核心需求与场景

• AI大模型需求：模型训练需要超大规模、超高带宽、超低时延、超高可靠的网络支持，丢包率需控制在十万分之一以下，以释放算力。
• 典型场景：
  • 算-算拉远：整合多个小规模智算中心的算力，解决单点资源瓶颈。
  • 存-算拉远：将计算集群和存储集群无损互联，保障数据安全和迁移效率。
• 挑战：长距部署导致的时延增加、网络拥塞、丢包、带宽不足和资源碎片化等问题。

3. 解决方案设计

分布式智算中心无损网络采用超大规模算力集群设计，遵守四大原则：打造算力集群、提供高效训练、实现算网调度、坚持绿色节能。

• 总体架构：包括AI集群区、通用计算区、存储区等业务区块，通过广域互联区实现跨DC无损连接。
• 技术特征：长距无损、超大带宽、超高可靠、弹性敏捷、智慧运维。

4. 关键核心技术

• IP层优化：异构网络集合通信优化、网络级负载均衡、精准流控技术（防止拥塞和丢包）。
• 光传输层技术：光模块通道抗损、全流丢包检测、大带宽传输、波长级动态拆建、高性能WSON技术。
• 运维与可视化：告警压缩与根因识别技术，实现分钟级故障定位和恢复。

5. 典型实践

• 测试验证：在北京和京津冀地区的试验中，验证了方案的可行性和稳定性。测试包括多拓扑、多模型（如LLAMA2、Qwen等）和故障场景，结果显示跨机房大模型训练效率可达本地训练的95%以上，并支持长期稳定训练。
• 效果：提升了智算利用率，解决了算力供给不平衡问题，为京津冀区域协同发展和智算中心建设提供支撑。

6. 总结与展望

白皮书总结了分布式智算中心无损网络的关键技术和应用实践，强调其在推动AI大模型训练、算力调度和绿色节能方面的潜力。未来将依托国家项目进一步突破核心技术，赋能更多智算基础设施建设，支持经济社会数字转型。