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變局與挑戰

AI模型參數持續攀升，受限于網絡通信性能，大規模分布式GPU集群的計算效率，難以實現線性增長，智算中心的發展面臨重重挑戰

組網規模需求大

大模型訓練和分布式并行計算，網絡需要支持數千甚至十萬算卡集群規模的建設

網絡性能要求高

大模型的機間網絡通信占比提升，帶寬接入及帶寬利用率，成為影響訓練效率的網絡關鍵指標

訓練連續性要求高

組網規模大，訓練負載高，可靠性不足會拉長訓練周期，降低訓練效率

上線慢、運維難

項目建設周期緊，在訓練期間如果出現網絡故障，會影響整個訓練任務的進度

銳捷網絡AI-Fabric智算中心網絡解決方案

滿足AI模型的訓練需求

十萬卡集群，超大規模組網

極高吞吐網絡，極致算力釋放

高可靠，訓練任務一次“跑到底”

簡部署、智運維

十萬卡集群
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多軌組網架構，支持按需靈活部署
三級組網最大支持十萬卡規模集群

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400G/800G RoCE無損網絡設計，低時延、高帶寬
基于不同場景的均衡方案（RALB/AILB/ENLB），帶寬利用率達97%

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從網卡、光模塊、鏈路到交換機，多維度的高可靠設計，實現算力集群的高穩定性

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開局一鍵部署，千卡集群7天交付
云端算力仿真模擬，性能、收益智能分析
“網絡+光模塊+服務器”可視化監測，故障快速定位、隔離、恢復
網側+端側自適應輔助調優，降低技術門檻

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最高十萬卡集群

網絡不再成為訓練瓶頸

GPU利用率更高

時間更短、電費更少

保障訓練任務長穩

杜絕資源、時間浪費

部署更簡單

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