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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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