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AI-FlexiForce智算中心网络解决规划

无界算力， ，，，，，，联接将来

面向下一代AI云服务的智算中心网络建设， ，，，，，，AI-FlexiForce智算中心网络解决规划， ，，，，，，以其高吞吐、大带宽、高可用的个性， ，，，，，，可利用于大数据处置、机械进建、AIGC多种业务场景， ，，，，，，助力客户构建万卡级此外智算中心网络， ，，，，，，支持AI业务急剧发展。。。。。。。 。

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智速DDC高机能推算网络解决规划
建设下一代AI云服务的智算中心网络挑战
随着AIGC的高速发展， ，，，，，，全球各大云服务商也推出了属于自己的大模型和对应的AI云服务， ，，，，，，加快推算服务器迅猛发展的同时， ，，，，，，
也加快了云用户对AI加快卡的部署过程。。。。。。。 。因而， ，，，，，，若何在AI云服务这个业务模式中维持强有力的竞争力， ，，，，，，提升集群的GPU效能变得尤为关键。。。。。。。 。
节点规模对训练效能的影响
单纯提升服务器节点规模， ，，，，，，集群推算效能反而降落
节点规模对训练效能的影响
带宽对训练效能的影响
服务器集群的通讯带宽已成为提升散布式训练效能的瓶颈
带宽对训练效能的影响
动态时延对训练效能的影响
网络拥塞导致动态时延高， ，，，，，，降低GPU利用率， ，，，，，，训练功夫耽搁
动态时延对训练效能的影响
丢包率对于训练效能的影响
RDMA丢包沉传导致带宽利用率急剧降低， ，，，，，，丢包率达到1%， ，，，，，，严沉影响训练效能
丢包率对于训练效能的影响
AI-FlexiForce智算中心网络解决规划
构建万卡级超大规模智算中心网络
DDC二级组网
DDC三级组网
NCF数量 40台
NCP数量 96台
NCP组数 12组
400G网口数 1728个
AI服务器数量 216台

一个AI服务器建设了8张1*400G网卡

DDC二级组网
规划价值
提升算力
提升算力
满足AI集群大规模组网要求的同时
提升网络带宽利用率20%以上
GPU利用率8%以上
优化带宽
优化带宽
选取Cell吩飕技术
让数据流转发负载更平衡
从而有效降低长尾延时
保险AI集群的低延时不变传输
无损传输
无损传输
利用信令调度的VOQ技术
保险业务数据在集群内转发不丢包
达到无损传输的成效
成熟盛开
成熟盛开
基于成熟的Cell+VoQ的芯片技术
大规模利用的芯片规划
盛开生态， ，，，，，，无厂商锁定
明星产品
媒体报路
到底什么样的网络， ，，，，，，能力带得动AIGC
  • 万卡级组网通顺无阻！全发国际网络推出AI-Fabric智算中心网络解决规划 >
  • 破解AIGC背后的算网瓶颈， ，，，，，，全发国际网络率先推出“智速DDC”产品 >
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