2023智算中心網絡架構白皮書.pdf

上傳者：楚**
時間：2023/08/18
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2023智算中心網絡架構白皮書。隨著 AI 技術的逐步成熟和應用場景的不斷豐富，人工智能產業正在迅速發展，AI 相關的產品與服務也在各行業中落地和普及。企業通過人工智能技術提高生產力，進行數字智能化新范式轉型的需求也更加迫切。人工智能技術目前已被廣泛應用于智慧金融、智能家居、智能醫療、智能交通、智能制造等領域。大模型技術因其良好的通用性與泛化性，顯著降低了人工智能應用的門檻，其溢出效應正在加速推進新一輪的科技革命和社會產業的變革。近期，ChatGPT、文心一言等生成式人工智能應用的出現，使大模型的發展成為 AI 領域最重要的熱點趨勢，越來越多的科技巨頭競相推出千億、萬億參數的大模型。而訓練超大參數規模的大模型也給智能計算基礎設施帶來了前所未有的挑戰。

大模型的訓練過程需要數千張 GPU 卡協同計算數周或數月，這就要求智能計算網絡能夠提供更強大的性能和更高的穩定性與可靠性。因此，提供一種高速、低延遲且可擴展的網絡互聯方案成為了智能計算領域的重要課題。

通常，大中型政務、金融及企業客戶對網絡安全與數據隱私保護有著更嚴格的要求，需要通過私有云建設模式在自有數據中心中構建自主可控的智能計算資源池，為人工智能的創新服務提供底層算力支持。智算網絡作為智算中心基礎設施的重要組成部分，其選型、設計和建設方案是非常關鍵的環節，網絡架構設計的合理性直接影響智算集群的性能、可靠性與穩定性。智算網絡的選型和建設階段的典型問題包括：

1. 智算網絡是復用當前的 TCP/IP 通用網絡的基礎設施，還是新建一張專用的高性能網絡？

2. 智算網絡技術方案采用 InfiniBand 還是 RoCE ？

3. 智算網絡如何進行運維和管理？

4. 智算網絡是否具備多租戶隔離能力以實現對內和對外的運營？

本白皮書將分析智算業務對網絡的核心需求，深入介紹智算網絡的架構設計以及智算中心高性能網絡的運維和運營管理方案，并結合典型實踐，提供智算網絡選型建議，為客戶建設面向大模型的智算中心提供網絡建設、運維和運營參考。