組網擴展性要求高
不同的金融客戶對GPU算力投入有差異，小規模起步到規模化使用要求智算網絡具備較高的可擴展性。
網絡性能要求高
大模型的機間網絡通信占比大幅提升，帶寬接入能力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
大模型采用多機多卡集群，機間網絡一旦出現故障將會導致集群訓練任務中斷，拉長訓練周期，降低訓練效率，機間網絡的可靠性對于訓練效率的影響愈發明顯。
投產運營復雜度高
智算中心建設投產復雜、業務上線慢，大規模網絡并行計算導致故障節點難定位，網絡設備、光模塊的高密度部署造成以電力換算力的高成本運行模式。
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