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      AI-Fabric智算中心网络解决方案

      以太赋能，智通未来

      变局与挑战
      随着AI模型不断演进，模型参数持续攀升，智算中心的能力提升迫在眉睫。
      受限于网络通信性能，大规模分布式GPU集群的计算效率仍然难以实现线性增长，智算中心的发展面临重重挑战。
      组网规模需求大

      组网规模需求大

      AI训练需要大规模GPU集群组网和分布式并行计算解决集群规模与GPU效率的平衡，网络需要支持数千甚至上万卡GPU集群建设

      网络性能要求高

      网络性能要求高

      大模型的机间网络通信占比提升，高带宽接入及高带宽利用率成为影响训练效率的网络关键指标

      建设部署时间紧

      建设部署时间紧

      项目建设周期紧，需要业务快速上线，对网络的部署时效提出了更高要求

      运维管理难度高

      运维管理难度高

      在训练期间如果出现网络不稳定的问题，会影响整个训练任务的进度

      尊龙时凯网络AI-Fabric智算中心网络解决方案
      满足AI模型的训练需求
      超大规模组网
      极致高吞吐网络
      快速部署上线
      AI智能运维
      GPU服务器通常配置多张网卡用于参数训练，为了提升GPU训练效率，保障集群通讯的低时延无损通信，尊龙时凯网络AI-Fabric网络解决方案采用多轨组网架构，让同号网卡连接到同一网络Pod组内，使训练业务的流量限定在同一Pod组或同一Tor设备上，从而减少转发跳数，大幅降低网络转发时延；同时为了构建高算力的大规模GPU集群，尊龙时凯网络AI-Fabric网络解决方案采用三级组网，各层级按照1: 1的收敛比的设计，最大可以提供32768个400G端口，实现32K个GPU的集群承载。

      AI-Fabric 三级多轨组网架构

      三级组网：承载GPU大规模集群，实现服务器间的高速通信；
      多级架构：减少转发跳数，降低通信时延，提升业务亲和力；

      单芯片25.6Tbps，盒-盒架构
      • 交换机端口: 64 x 400GbE
      • 二级组网架构：最大 2K GPU
      • 端口SerDes : 56Gbps
      • 三级组网架构：最大 8K GPU
      单芯片25.6Tbps，盒-盒架构
      • 交换机端口: 128 x 200GbE
      • 二级组网架构 : 最大4K GPU
      • 端口SerDes : 56Gbps
      • 三级组网架构 : 最大16K GPU
      单芯片51.2Tbps，盒-盒架构
      • 交换机端口: 128 x 400GbE
      • 二级组网架构 : 最大8K GPU
      • 端口SerDes : 112Gbps
      • 三级组网架构 : 最大32K GPU

      方案价值
      超大规模组网
      超大规模组网
      采用多轨组网架构，支持按需灵活部署；
      三级组网最大可支持32K个GPU集群；
      极致高吞吐网络
      极致高吞吐网络
      高带宽、低时延的RoCE无损网络设计；
      RALB技术保障网络的高带宽利用率；
      快速部署上线
      快速部署上线
      RoCE一键部署，提升上线效率；
      多个应用案例和大规模RoCE调优经验；
      AI智能运维
      AI智能运维
      实时遥测关键指标，可视化呈现；
      多维度监控和分析，防患于未然；
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