热点专题_智算网络演进及关键技术

• 专题导读

  段晓东;李丹;虞红芳;

  <正>大模型技术已从探索阶段迈向普惠应用，呈现爆发式增长与深度行业渗透的态势。当前人工智能（AI）技术发展呈现双重趋势：一方面遵循传统扩展定律（Scaling Law），通过“大模型+大算力+大数据”持续突破模型性能边界；另一方面推进“模型算法+算网设施”协同优化，以系统级创新探索算效极限，构建高性价比解决方案。二者的同步推进正驱动全球算力基础设施呈指数级增长。

  2025年02期 v.31;No.182 1-2页 [查看摘要][在线阅读][下载 1001K]
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• 星脉网络：面向GPU集群集合通信与集中式路由的协同优化

  李宝嘉;何春志;夏寅贲;何泽坤;王晓亮;

  图形处理器（GPU）集群网络流量不断增加，运营难度明显加大，这给高性能大规模GPU集群网络系统的构建带来新的挑战与机遇。提出了一种能够实现超10万GPU集群互联的无损高性能网络方案——星脉网络。GPU集群网络需要联合优化端侧的集合通信库和网络路由控制器，以实现多路径的高效集合通信。为此，针对星脉网络研发了端侧集合通信库（TCCL）以实现最短的跨节点路径规划，同时还开发了全局优化路由器（GOR）以避免路径冲突导致的网络拥塞。在腾讯大模型GPU集群中，星脉网络方案和公开GPU集群方案（NVIDIA NCCL）的对比结果表明：星脉网络可以实现25%的集合通信带宽提升，同时避免80%的由流量冲突造成的网络拥塞问题。

  2025年02期 v.31;No.182 3-13页 [查看摘要][在线阅读][下载 1846K]
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• 智算中心Scale-Out网络的演进及GSE的实践

  程伟强;李新双;白艳;吕勇;

  探讨了人工智能（AI）大模型时代智算中心网络面临的技术挑战，重点分析了传统互联网协议（IP）网络在负载均衡和突发流量处理方面的局限性，并对比了基于以太网融合远程直接内存访问（RoCE）的优化与网络架构重构两种技术路线。研究聚焦中国自主研发的全调度以太网（GSE）技术，详细阐述了其核心技术：基于报文容器（PKTC）的负载均衡机制和动态全调度队列（DGSQ）端到端拥塞控制技术。这些技术有效解决了智算网络中的流量极化和拥塞丢包问题。同时，系统分析了GSE网络设备在接口设计、转发引擎和队列管理等关键环节的创新架构，论证了GSE技术在构建高带宽、低时延、无阻塞新型网络方面的技术优势，为智算中心网络演进提供了重要参考。

  2025年02期 v.31;No.182 14-20页 [查看摘要][在线阅读][下载 1251K]
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• 基于大语言模型蒙特卡洛树搜索的智算网络故障根因分析系统

  罗子秋;苗宇铠;李丹;

  提出了一种基于大语言模型（LLM）进行蒙特卡洛树搜索的智算网络故障根因分析系统（RCA-MCTS）。利用LLM推理研究领域在蒙特卡洛树搜索上的前沿研究，面向智算网络复杂故障场景，设计了适用于故障根因分析任务的多策略提示语扩展机制，并基于与故障模拟环境交互反馈的方式设计了模拟机制，使得LLM推理时的蒙特卡洛树搜索过程适配于故障根因分析任务场景。实验表明，RCA-MCTS在故障根因分析任务准确率上提升33%～43%，在故障推理动作序列平均匹配度上提升18%～34%。

  2025年02期 v.31;No.182 21-30页 [查看摘要][在线阅读][下载 1229K]
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• 算力智联网关键技术研究

  易昕昕;张乃晗;刘雅承;韩梦瑶;曹畅;

  智算业务的快速发展，计算资源需求急剧增长，对网络能力提出了更高标准。聚焦算力智联网，深入剖析数据入算、模型训练、模型下发、模型推理四大典型智算业务场景需求，提出算力智联网关键技术要求。通过构建高效、灵活且可靠的智算基础设施，为智算业务提供差异化承载、灵活算网调度和无损传输等核心能力。此外，针对四大典型场景开展网络创新能力试点验证，显著提升了人工智能模型训练效率。

  2025年02期 v.31;No.182 31-38页 [查看摘要][在线阅读][下载 1245K]
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• 面向多算力中心协同的广域智算网络仿真架构设计

  边彦晖;刘明远;虞红芳;

  针对智算仿真难以满足广域网时空动态性需求的情况，提出了一种面向多算力中心协同的广域智算网络仿真架构。该架构的主要创新点包括：基于属性图模型的拓扑抽象方法，实现异构算力间不规则连接建模和不稳定网络还原；基于流感知框架的广域通信模拟架构，提供高精度网络通信仿真；事件触发的多算力中心动态调度协议，通过逻辑时钟保障跨域操作因果一致性。本架构的提出弥补了广域多算力中心背景下仿真工具的缺失，为广域智算领域的相关研究人员提供高效、可靠的仿真支持。

  2025年02期 v.31;No.182 39-46页 [查看摘要][在线阅读][下载 1516K]
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• 在网计算：愿景与关键技术

  刘杨;孙浩南;程伟强;

  随着5G/6G通信、边缘计算与人工智能技术的深度融合，传统网络架构面临算力资源分布不均、服务响应延迟高、动态适应能力不足等挑战。提出三级分层在网计算体系架构，通过算力泛在化、服务动态化与决策智能化的深度协同，解决算网协同关键瓶颈。该架构在数据中心网络速率限制中显著提升处理性能与系统稳定性，为高效数据传输、灵活网络服务及大规模智能训练提供支撑，推动网络向高性能、智能化方向演进。

  2025年02期 v.31;No.182 47-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1180K]
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名家视点

• 智算网络发展综述

  段晓东;程伟强;张昊;

  智算中心网络作为智算中心的连接底座，需要具备高性能、低时延的通信能力。智算中心网络体系是一个多要素融合的复杂系统，依赖于智算业务、机内/外交换芯片、网卡、网络设备等上下游产业协同创新。系统剖析了服务器/超节点内图形处理器（GPU）互联网络、同园区机间互联网络、跨园区智算中心互联网络三大核心领域，探讨了智算网络的需求、挑战以及业界发展态势。中国移动创新提出全向智感互联架构（OISA）、全调度以太网（GSE）技术体系、弹性以太网聚合、精细化拥塞控制、物理层安全等多项创新技术，旨在构建超大规模、超高带宽、超低时延、超高可靠的智算中心网络，助力人工智能（AI）产业发展。

  2025年02期 v.31;No.182 53-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 1222K]
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企业视界

• 智算中心组网技术及应用

  段威;于浩;李和松;张征;王宁诚;

  智算中心网络架构正面临高性能、低延迟、高扩展性和可靠性的挑战。当前多种主流的智算中心组网拓扑结构各具优缺点。针对智算中心各种组网方案，边界网关协议（BGP）、开放式最短路径优先（OSPF）、中间系统到中间系统（IS-IS）、胖树路由协议（RIFT）等具有不同适用性。中兴通讯在智能计算中心网络架构与部署方案领域取得突破性进展，创新性地提出了Scale-Up与Scale-Out融合组网解决方案，并通过协议优化提升等价多路径路由（ECMP）路径选择精度与故障收敛效率。这些研究和实践可为智算中心网络设计提供参考，推动智算中心技术的发展和应用。

  2025年02期 v.31;No.182 63-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1208K]
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技术广角

• 面向5G网络的工业互联网安全技术分析

  陈焱;陈丹;袁琦;刘小丽;徐晓娜;

  5G与工业互联网的融合面临接入安全、网络安全、数据安全等诸多安全问题，亟需新的安全技术来应对。总结了面向5G网络的工业互联网安全政策、标准和产业发展情况，研究了面向5G网络的工业互联网在终端、网络、云平台和数据安全方面面临的安全威胁，分析了面向5G网络的工业互联网在终端、网络、云平台和数据方面的安全技术。面向5G的工业互联网安全技术方案，需要立足工业互联网实际应用场景，从终端、网络、云平台和数据安全多个维度引入防护技术，构建全面防护体系，预防安全威胁，提升安全防护水平。

  2025年02期 v.31;No.182 72-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 1093K]
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• 物理层安全保密电话的实现

  林立峰;周子健;焦秉立;

  提出一种基于物理层安全的安全保密电话的实现方法。该方法通过在双向通信的每个信道上释放人工噪声，使得线路任意窃听点检测到的信号功率远低于噪声功率，从而无法识别通信信息。合法用户采用同频同时全双工技术消除人工噪声，恢复正常通信。理论分析与实验结果表明，该系统能有效抑制自干扰，使合法用户的信干噪比显著优于窃听者。硬件原型的成功研制验证了系统的实用性和有效性，为高安全性通信场景提供了可行的技术解决方案。

  2025年02期 v.31;No.182 77-82页 [查看摘要][在线阅读][下载 1400K]
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