今天分享的是：2025年面向智算场景的高性能网络白皮书

报告共计：41页

中兴发布智算网络白皮书：破解AI算力瓶颈，高性能网络成关键引擎

在生成式AI爆发式发展的今天，GPT等大模型参数量已突破万亿级别，训练集群规模向十万甚至百万GPU卡迈进。这场算力竞赛背后，一个长期被低估的瓶颈正浮出水面——传统网络架构已成为制约AI算力释放的关键短板。中兴通讯最新发布的《面向智算场景的高性能网络白皮书》指出，智算网络正经历颠覆性变革，需从基础架构层面重构。

一、AI算力狂奔，网络遭遇三重极限挑战

当前AI大模型训练呈现三大特征：超大规模集群（十万卡级）、超长训练周期（数月）、独特流量模型（突发性稀疏大流）。这些特征使传统数据中心网络不堪重负：

规模之困

万卡集群已成“及格线”，但传统CLOS架构扩展需增加层级，导致时延飙升、故障定位困难。单交换机端口速率虽迈向800G/1.6T，却难追GPU网卡带宽的翻倍速度。光模块成本与能耗更成规模化的隐形枷锁。

稳定之殇

一次训练耗时数月，网络抖动可能导致任务中断。然而400G以上高速链路误码率攀升，传统端到端重传机制在1%丢包率下吞吐量近乎归零。更棘手的是，多任务并发时资源争抢引发的性能波动尚无完善解法。

性能之渴

AI训练依赖“集合通信”，数百TB数据同步要求网络提供亚微秒级时延与接近100%的有效吞吐。但动态时延（拥塞、排队）比静态时延高几个量级，而传统负载均衡的粗粒度易引发流量极化，加剧抖动。

二、破局之道：高性能网络技术架构全景图

中兴提出“端-网-算-管”四维协同的高性能网络架构，覆盖数据中心（HP-DCN）与广域网（HP-WAN）两大场景：

（一）HP-DCN：重塑数据中心网络基因

超大规模组网

51.2T交换机成为新基建核心，支持三层CLOS连接13万+GPU卡。拓扑创新涌现：Dragonfly+优化成本与直径，Rail-Only拓扑针对AI通信稀疏性设计，专用路由协议RIFT实现零配置部署与毫秒级收敛。

故障无感恢复

芯片级检测技术实现亚毫秒级链路切换。光模块健康度AI预测防患未然，双平面设计（如A:B架构）使单链路故障不影响任务运行，端网协同自愈将恢复时间压缩至毫秒级。

智能拥塞控制

“算法无关”拥塞控制框架兼容HPCC++等新型算法。轻量级FEC叠加链路层重传（LLR）较传统方案降低45%时延。端网协同路径控制（NCPC）让网络按业务需求动态规划路径。

算力网络融合

集合通信卸载（CCO）技术将GPU间数据聚合操作下沉至交换机，减少传输跳数，提升有效吞吐。全局负载均衡（IGLB）基于训练任务特征调度流量，破解哈希极化难题。

（二）HP-WAN：打通跨数据中心动脉

主动拥塞避免

网络侧基于配额实施流量整形与准入控制，终结端侧“锯齿式”调速导致的带宽浪费。

近源端快速反馈

拥塞信息由中间节点直送发送端，绕开广域网长时延瓶颈，调速响应速度提升10倍。

任务感知式传输

控制器按数据协同、灾备等任务需求分配带宽配额，实现“高铁式”专有通道与“公交式”共享通道并存。

三、未来已来：五大趋势重构网络边界

白皮书前瞻性指出智算网络演进方向：

以太网底座统一：Scale Out（规模扩展）与Scale Up（性能提升）网络均将以以太网为物理层标准。

光电融合革命：CPO（共封装光学）、OCS光交换技术突破电互联瓶颈，功耗与带宽效率双提升。

可重构网络：通过软件定义拓扑与流量工程，实现“需求感知型”网络，灵活适配AI模型快速迭代。

广域网架构升级：AI驱动的跨数据中心协同将迫使骨干网从“带宽扩容”转向“架构重构”。

开放解耦生态：设备商、云服务商、芯片商协同推进标准化，打破封闭技术体系。

结语：从“连接管道”到“算力神经”

当AI集群规模突破物理限制，网络已从底层连通设施跃升为决定算力效率的核心中枢。中兴此次提出的技术框架，本质是通过芯片级创新（亚毫秒检测）、协议层重构（端网协同）、架构级突破（光电融合）构建新一代“算力神经网络”。这场静默的技术革命，将直接决定未来大模型竞争的格局。

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