根據高盛研究公司（GSR）數據報告顯示，AIGC將推動全球國民生產總值（GDP）增長7%，帶來近7萬億美元的GDP增長，并在未來使生產力提高1.5%。面對如此巨大的價值涌現，每個行業、每家企業都希望率先推開AI時代之門。

而在面向AI大模型的探索中，智算的效率與成本成為關鍵問題。根據相關數據，每建設100P算力的集群，成本就要達到4億人民幣。根據此前OpenAI披露的數據，ChatGPT平均每天的訓練算力花費達到了70萬美元。

目前階段，在AI算力價格持續上漲的大背景下，千卡、萬卡訓練集群已經成為常態。智算集群開始向五萬卡演進，并且異構化開始成為智算集群的新常態。然而我們可以看到，有大量AI算力因智算網絡的丟包問題被浪費，網絡故障成為拖慢模型訓練進度的常見因素，如何讓網絡適配異構算力成為重要難題。

可以說，智算網絡已經成為AI基礎設施發揮能效的關鍵。想要借助智算推開AI時代的大門，首選需要鑄造智算網絡這把鑰匙。

那么，究竟如何才能破解智算網絡的種種謎題？

不久之前，新華三集團發布了智算網絡解決方案。這一方案主張充分發揮“算力×聯接”的倍增效應，以標準化聯接支撐多元算力釋放。新華三也通過對算力和聯接技術進行最佳的調優與配合，來實踐了對于智算網絡的技術主張。

從中我們可以看到，開放解耦就是智算網絡的關鍵解題思路，是一把AI時代的智算網絡之鑰。

難題：異構算力互聯的不確定性

當前，多元異構算力已經成為AI基礎設施建設的主流選擇。異構算力體系可以充分發揮各種計算設備的優勢，具備多樣性、靈活性、高效性等特點，能夠更好發揮出智算效用。但是，在實際部署中，用戶卻必須面對異構算力互聯的一系列不確定性。這些痛點的存在，極大程度限制了智算網絡，甚至整個智算基礎設施的發展。

首先，是智算網絡本身的不確定性。

在大規模智算集群組網的情況下，智算網絡本身會出現延遲、丟包等一系列不確定性因素。根據相關數據顯示，智算網絡達到1.5%的丟包率就會使數據吞吐量降低50%，而智算網絡一旦出現故障，往往需要一周甚至幾周的時間來進行修復。隨著組網規模的擴大，智算網絡的不確定性問題也會被持續放大。

其次，是異構算力實施效果的不確定性。

異構算力已經成為智算基礎設施的必然趨勢，但在實際場景中，大多數用戶對于智算場景都是初次接觸，并不像傳統ICT基礎設施建設那樣可以輕車熟路地進行規劃、采購、部署。此外，在異構算力組網時就會遇到不同廠商組件的組合問題。服務器平臺、GPU、網卡、光模塊、交換機等領域都有大量的廠商參與。最終實施效果能否達到預期，不同廠商的組件能否實現互聯互通，互通后的性能、可靠性、風險性如何，都是用戶必須面臨的不確定性問題。

再次，是智算網絡與算力之間聯動的不確定性。

為了保證智算業務有序平穩發展，網絡必須與算力調度平臺聯動起來。而國內大多算力廠商沒有配套的網絡設備和平臺。因此，想用網絡打通異構算力，則必須具備與多家廠商的CCL（集合通信庫）的兼容對接能力，將算力需求轉譯為網絡配置，也就是所謂的“異構算網聯動”。

想要解決異構算力互聯所面臨的一系列難題，實現異構算力的效果最大化，最佳選擇就是在提升智算網絡性能的同時，用網絡來貫穿異構基礎設施，拉通異構算力生態。為了實現這個目標，就必須推動智算網絡走向開放解耦。

解題：將開放解耦作為智算網絡之鑰

在智算體系當中，網絡是連接 CPU、xPU、內存、存儲等資源的基礎設施，貫穿數據計算、存儲全流程，是拉通生態的重要介質。網絡的冗余性、高可靠、高彈性，以及以太協議的開放性，可以幫助技術不成熟的產品消除限制，確保整個異構算力體系達成最優效果。

為了實現這個理想化目標，智算網絡必須具備開放解耦的特質。

所謂開放，就是在聯接上實現標準化，確保網絡基礎設施可以打通不同的算力組件，實現無痛、可實施的異構組網。

新華三認為，在高性能網絡領域，無損以太網（RoCE）是一個快速普及且被大眾所認可的技術。基于無損以太網推進智算網絡標準化，在成本、未來演進和生態豐富度上具備天然的優勢。通過無損以太網的標準化建設，用戶可以獲得最具優勢的方案，極大拓展選擇上的自由度與實施上的可靠性。除此之外，用戶還可以利用以太網的標準化特質，逐步構建大規模智算集群。實現根據業務需要，對智算集群進行靈活拓展升級。

所謂解耦，則是將網絡平臺與智算平臺進行解耦，增強網絡對于多元異構算力的承載能力，并且通過網絡的應用感知和資源分配機制，及時響應各類應用需求，最終可以充分發揮算力生態中各領域的優勢，實現資源共享和高效協作，幫助用戶享有先進的AI智算平臺、優秀的網絡設備和高品質的聯接介質。

基于開放解耦的智算網絡建設理念，新華三推動解決了CPU、GPU、網卡、光模塊等異構組件間的互聯問題，打造了廣泛適配、靈活擴展的網絡聯接。

開放解耦就像一把鑰匙，可以聯動智算集群的不同組件，以及智算生態中的各個角色，最終實現用戶的智算目標價值最大化。帶著這把鑰匙，新華三打造了全新的智算網絡解決方案，為用戶打開了智能世界的大門。

實踐：新華三的智算網絡探索

開放解耦的網絡建設理念，想要最終形成智算網絡解決方案并不容易。它需要兼顧不同的組網方式、不同場景的網絡調優需求，以及不同規模的智算中心網絡建設需求，并且能夠兼顧解決用戶在規劃、組網、用網、運維等不同階段的技術要求。

最終，新華三聚焦網絡優勢，提供了強大、靈活、多元且具備高支撐度的異構算力互聯架構，探索出了全新的智算網絡解決方案。

如上文所說，對于異構算力互聯來說，用戶有生態開放、平臺解耦、算網協同三方面的主要訴求。而新華三智算網絡解決方案，恰好可以應對這些痛點。

在基于以太協議進行標準化智算組網領域，由于用戶需要實現不同的組網架構，因此需要獲得多元可靠的網絡產品。為此，新華三可以提供多元化的產品布局，提供支持200G/400G/800G不同端口密度的盒式產品/框式產品，以及先進架構DDC（Distributed Disaggregated Chassis）產品，提供多種組網架構，滿足不同規模、不同智算平臺、不同建設環境的客戶的需要。

在用網階段，用戶需要負載多樣化的網卡，實現負載均衡。

為此，新華三智算網絡解決方案帶來了全局負載均衡技術，可以帶來極致的帶寬利用率，從而解決傳統智算網絡中通信流量擁塞敏感性高、低時延、高吞吐等需求，易導致負載分擔不均、整網吞吐下降等問題。

同時，針對不同智算場景，新華三會提供最適合的負載均衡技術組合，合理調整流量的帶寬利用問題，提升智算中心算力規模和效率。比如說，可以應用SprayLink解決鏈路均衡的問題，通過實時監控LACP/ECMP中各物理鏈路的帶寬利用率，出口隊列，緩存占用，傳輸時延等精細化數據，對大象流做到基于Per-Packet方式的動態負載分擔，將每個數據包分配到當時資源最優的鏈路上，從而實現鏈路寬帶利用率提升至95%的效果。

新華三認為，目前最優的負載均衡技術是DDC（Disaggregated Distributed Chassis分布式解耦機框）。它能將傳統框式交換機的主控、網板、線卡分解為分布式的模塊化部件，以提高網絡的靈活性、可擴展性和性能。DDC基于信元交換，任何協議的流量在進入DDC架構時都可被切成等分大小的信元，在內部多條鏈路上負載，完全解決了Hash極化問題，可以實現100%的負載分擔。在流量發出時，信元又將重組為原始數據。信元交換無視數據協議，不會產生亂序，對GPU和網卡都是天然解耦的。

此外，DDC架構擴展性強，傳統框式設備無論如何設計，其容納的端口都是有限的。而將其拆解之后，通過橫向擴展可以支持數千個200G/400G端口，且最大可支持32K（400G）GPU卡，這是框式設備無法實現的，也可以大幅降低部署難度和功耗。新華三DDC產品擁有獨立的高性能控制平面，可以實現網元失效后us級別的收斂，以及網元上線的快速即插即用，可靠性和靈活度均能實現業界領先。

在異構算網協同領域，新華三智算網絡解決方案能夠支持異構GPU/網卡的算網路徑協同能力。一方面可以利用負載均衡來提升網絡利用率，另一方面還能夠通過控制器分析，主動進行選路與規劃仿真，從上帝視角實現整網的協同處理。

除此之外，為了實現開放解耦的目標，新華三還搭建了業界最開放的生態合作環境。其各條產品線都采用了多家合作伙伴的交付件，包括GPU、網卡、光模塊、交換芯片?；谶@樣的產業優勢，新華三還實現了能夠代替客戶驗證異構算力環境的兼容性。

新華三制定了智算網絡異構連通專項測試，可對光模塊、電纜進行高可靠性測試驗證，從而解決了與網卡互聯互通的問題，為客戶提供一套經過驗證過的交付方案。

通過在技術、產品、生態等環節踐行開放解耦，新華三成功破解了異構算力互聯的時代謎題，將AI基礎設施的不確定性，換做智能時代產業價值的確定性。

審核編輯 黃宇