智算网络与AI融合发展趋势
智算网络发展趋势
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智算集群步入超十万卡时代
- 驱动因素：大模型参数持续增长，超越摩尔定律，集群规模持续增长。
- 关键挑战：高质量算内网络成为释放算力效率的关键，需满足无阻塞、低时延、长稳、健壮的要求。
- 关键能力：
- 超大规模组网：800GE超高速互联，探索DragonFly、Torus等新架构。
- 网络级负载均衡：零拥塞超高吞吐释放算力，实现90%以上高吞吐性能。
- 长稳可靠网络：与光模块协同，训前主动巡检，训中通道级故障隔离。
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弹性无损入算网络建设提速
- 目标：使能智算云服务商业变现，服务行业大模型训练和海量最终用户模型推理。
- 关键挑战：存算拉远协同训练，海量样本“极速达”需求。
- 关键能力：
- 存算拉远协同训练：支持敏感数据不出园区，实现无损传输。
- 弹性入算网络：采用基础套餐+弹性流量计费模式，实现任务式大样本传输。
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数字孪生和AI融合发展
- 网络数字孪生（NDT）：提供调整、维护、优化等变更操作的试验和验证，降低试错成本。
- 网络大模型：从探索走向落地应用，提升网络全息可视、性能最优、自治优化能力。
- 网络智能化演进：
- 人机协同：从Copilot到Agent，实现运维流程智能化。
- 应用场景：
- AI Agent与RAG/小模型协同：提升领域问答和决策表现。
- 网络变更Agent：精准仿真和验证，配置错误不入网。
- 网络故障Agent：智能巡检和恢复，静默故障不沉默。
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网络安全进入AI对抗时代
- 挑战：GenAI应用于安全攻击，让攻击更容易，未知威胁检测和安全运营成为主要挑战。
- 关键技术：
- 轻量级图AI检测模型：应对勒索变种难防护难题。
- 自学习AI模型：实现加密攻击高效检测。
- 大小模型协同：实现安全事件降噪和智能辅助处置。
核心观点与结论
- 智算网络和智算算力协同建设：使能企业随需用智，加速智算云服务业务和商业模式创新。
- 三层智能架构：脑（网络大模型）、图（网络数字孪生）、智能网元，加速网安一体的网络智能化发展。
- 行动建议：
- 采用数字孪生技术实现全面网络可视。
- 通过网络大模型构建网络智能化底座。
- 围绕实际业务场景定制开发智能化应用。
- 积极引入AI安全防护技术，提升网络安全能力。
- 拥抱AI从现在开始，全面提高网络可用性、优化效率、提高性能。
