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AI-FlexiForce智算中心網絡解決方案

無界算力，聯接未來

面向下一代AI云服務的智算中心網絡建設，AI-FlexiForce智算中心網絡解決方案，以其高吞吐、大帶寬、高可用的特性，可應用于大數據處理、機器學習、AIGC多種業務場景，助力客戶構建萬卡級別的智算中心網絡，支撐AI業務快速發展。

智速DDC高性能計算網絡解決方案
建設下一代AI云服務的智算中心網絡挑戰
隨著AIGC的高速發展，全球各大云服務商也推出了屬于自己的大模型和對應的AI云服務，加速計算服務器迅猛發展的同時，
也加快了云用戶對AI加速卡的部署進程。因此，如何在AI云服務這個業務模式中保持強有力的競爭力，提升集群的GPU效率變得尤為關鍵。
節點規模對訓練效率的影響
單純提升服務器節點規模，集群計算效率反而下降
節點規模對訓練效率的影響
帶寬對訓練效率的影響
服務器集群的通信帶寬已成為提升分布式訓練效率的瓶頸
帶寬對訓練效率的影響
動態時延對訓練效率的影響
網絡擁塞導致動態時延高，降低GPU利用率，訓練時間延長
動態時延對訓練效率的影響
丟包率對于訓練效率的影響
RDMA丟包重傳導致帶寬利用率快速降低，丟包率達到1%，嚴重影響訓練效率
丟包率對于訓練效率的影響
AI-FlexiForce智算中心網絡解決方案
構建萬卡級超大規模智算中心網絡
DDC二級組網
DDC三級組網
NCF數量 40臺
NCP數量 96臺
NCP組數 12組
400G網口數 1728個
AI服務器數量 216臺

一個AI服務器配備了8張1*400G網卡

DDC二級組網
方案價值
提升算力
提升算力
滿足AI集群大規模組網要求的同時
提升網絡帶寬利用率20%以上
GPU利用率8%以上
優化帶寬
優化帶寬
采用Cell分片技術
讓數據流轉發負載更均衡
從而有效降低長尾延時
保障AI集群的低延時穩定傳輸
無損傳輸
無損傳輸
利用信令調度的VOQ技術
保障業務數據在集群內轉發不丟包
達到無損傳輸的效果
成熟開放
成熟開放
基于成熟的Cell+VoQ的芯片技術
大規模應用的芯片方案
開放生態，無廠商鎖定
明星產品
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