大模型与智算中心网络架构

圆桌阵容：产学研用一线专家

本次云网智联大会智算中心网络技术分论坛的圆桌讨论环节，围绕"大模型与智算中心网络架构"主题展开深入交流。中国信息通信研究院科技委主任蒋林涛担任主持人，嘉宾阵容涵盖运营商、设备商、互联网企业、芯片厂商等多方代表^[1]：

• 蒋林涛（主持人）— 中国信息通信研究院科技委主任
• 雷波 — 中国电信研究院网络技术研究所副所长
• 程伟强 — 中国移动研究院基础网络技术研究所
• 曹畅 — 中国联通研究院下一代互联网研究部总监
• 杨峰 — 腾讯云（参与圆桌）
• 张亚伟
• 朱堃 — 中兴通讯云计算规划总工

五大核心共识

围绕大模型与智算中心网络架构，与会嘉宾达成了五大核心共识^[1]：

• 规模挑战：传统架构逐步失效。随着AI大模型从千卡、万卡迈向十万卡乃至更大规模集群，智算中心网络正面临规模指数级增长带来的复杂性挑战，传统架构与经验在超大规模场景下逐步失效，亟需在架构选择、成本控制与性能优化之间实现动态平衡
• Scale Up与Scale Out协同发展。当前网络演进呈现出Scale Up（提升单设备能力与多平面组网降低成本）与Scale Out（跨数据中心互联实现更大规模算力协同）协同发展的趋势。一方面通过提升单设备能力降低成本，另一方面通过跨数据中心互联实现更大规模算力协同
• MoE流量模型的不确定性增强。随着大模型架构向MoE（Mixture of Experts）等方向演进，流量模型的不确定性显著增强，推动网络从基于预测的优化转向基于逐包调度与拥塞反馈的机制创新，以保障高吞吐与低时延
• 训练向推理的主导权转移。AI算力需求正从训练驱动逐步转向推理主导，网络需兼顾高带宽训练流与高并发、低时延推理流，并加强对存储访问等新型流量的支撑
• 光电协同成为关键方向。光电协同组网、网络运维智能化以及端到端无损传输能力成为智算网络演进的关键方向

蒋林涛：智算中心网络的根本性问题

主持人蒋林涛在圆桌讨论前的主旨演讲中，从更深层次阐述了智算中心网络面临的技术挑战。他指出，智算中心网络是支撑人工智能大模型训练、推理及各类智能应用的核心基础设施，其核心功能是实现算力资源的高效连接、调度与协同，是专门为支持大模型运行而设计的网络系统^[1]。

蒋林涛进一步指出，当前智算中心网络的设计思路主要围绕高速、轻载展开，但资源调度面临诸多困难，网络资源管控的精准性也有待提高。智算中心经常出现因网络问题导致的同步难题，其网络主要依赖高速以太网实现同步，存在较大挑战^[2]。他强调，大模型对网络能力的要求应该与网络架构高度适配，未来智算中心将达到十万卡规模，这是产业必须实现的目标。