中国移动研究院：面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书_30页_826kb

面向AI大模型的智算中心网络演进总结

一、AI大模型对网络的需求

AI大模型对智算中心网络提出五方面要求：

1. 超大规模组网（数十万节点）
2. 超高带宽（400G/800G以上）
3. 超低时延及抖动（平均时延控制在数μs）
4. 超高网络稳定性
5. 网络自动化部署能力

二、当前网络与业务差距

AI大模型训练场景下，网络存在：

1. 规模差距：传统数据中心架构难以支撑10K+节点稳定通信
2. 带宽差距：RDMA协议下链路负载均衡能力不足
3. 稳定性差距：故障收敛时间长，影响算力完整性
4. 时延抖动差距：拥塞导致动态时延可达亚秒级
5. 自动化差距：缺乏端网协同机制，故障定位成本高

三、关键技术演进方向

1. 大规模组网：

   • RDMA智能网卡优化（多路径、连接池、选择性重传）
   • 交换芯片能力升级（512Tbps级芯片突破）
   • 直连拓扑（Dragonfly架构）应用

2. 超高带宽：

   • 网络-应用协同设计（压缩传输数据量）
   • 基于信元交换的链路负载均衡
   • 共封装光学（CPO）与线性直驱模块

3. 稳定性保障：

   • 硬件级快速感知能力（亚ms级故障检测）
   • 硬件级快速收敛（亚ms级故障恢复）
   • 层次化故障自愈机制（链路/设备/网络多级保护）

4. 低时延优化：

   • 网络拓扑与集合通信协同优化
   • DPU硬件卸载（GPUDirect RDMA技术）
   • 静态转发时延组件深度优化

5. 自动化部署：

   • 端到端自动化开局能力
   • 测试验收自动化流程
   • 网络运维自动化平台
   • 网络变更自动化演进机制