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業務痛點

丟包導致低效訓練

• AI計算環境，為提升GPU訓練推理效率，通常引入RDMA網絡來承載。大于0.1%的丟包率，將導致網絡有效吞吐急劇下降；2%的丟包則使RDMA的吞吐率下降為0，要使RDMA吞吐不受影響，丟包率必須保證在十萬分之一以下，最好為無丟包。

RDMA網絡配置復雜

• RDMA網絡配置涉及的水線、調優等相關的參數數十條，一個集群上線耗費在網絡配置調優上的時間至少1個月，能否有免學習、更簡單方便配置水線的方法來快速上線RDMA網絡？

方案概述

通過數據中心交換機及RoCEv2協議，使用PFC與ECN技術，來動態的進行流量反壓，讓網絡0丟包，提升AI訓練效率

方案價值

高效訓練

• 通過反壓技術，滿足RDMA網絡0丟包需求，提升AI場景訓練效率

免學習使用

• 通過內置的腳本，更簡單、方便、快速進行點擊，無需學習，即可完成RDMA網絡的部署

業務痛點

在“雙碳”政策背景下，傳統風冷已經很難滿足未來超大數據中心的PUE指標和單機柜散熱需求。
交換芯片、SerDes以及光模塊等的性能隨著網絡架構迭代不斷提升，數據中心網絡互聯功耗面臨巨大挑戰。
在大型數據中心中，IT設備能耗占比超50%以上，實現高性能和低能耗的平衡已成為建設綠色數據中心亟需解決的難題。

方案概述

CPO技術

• 將硅光模塊和交換芯片集成在一塊ASIC上封裝，大幅縮短交換芯片和光引擎間的布線距離，降低SerDes驅動能力

NPO+冷板式液冷技術

• 通過開放的光引擎接口，與交換芯片裝配在同一塊PCB基板上，以標準化架構實現芯片解耦，大幅縮短信號鏈路長度。
• 冷板式液冷采用3M氟化液(不導電)，獨立冷板散熱，內置冷卻液微泄漏檢測系統，無短路風險，保證機架高可靠性。

浸沒式液冷技術

• 將交換機浸沒在絕緣無腐蝕性的冷卻液中，熱量被冷卻液吸收后直接通過冷卻系統高效地傳導到外界，達到散熱效果，還可以防止電子器件在高溫條件下失效或老化。