飛象網(wǎng)訊 （計育青/文）工業(yè)和信息化部近日印發(fā)通知，為夯實算力網(wǎng)絡發(fā)展底座，加快創(chuàng)新技術和產(chǎn)品應用，決定正式開展算力強基揭榜行動（簡稱“揭榜行動”）。此次揭榜行動面向算力網(wǎng)絡的計算、存儲、網(wǎng)絡、應用、綠色、安全等六大重點方向提出了二十一項任務，基本上涵蓋了算力全產(chǎn)業(yè)鏈的關鍵技術及發(fā)展方向，并對每一個項目都做了詳細的任務、目標說明。
（來源：工信部官網(wǎng)）
在網(wǎng)絡環(huán)節(jié)，揭榜行動重點支持高性能數(shù)據(jù)處理器（DPU）、基于RoCE的智算網(wǎng)絡、光交換智算網(wǎng)絡技術研究與驗證、面向分布式智算中心的網(wǎng)絡關鍵技術研究與驗證等。預期目標上揭榜行動要求到2026年，實現(xiàn)支持智算集群的易操作、高可靠、可平滑過渡升級的光網(wǎng)絡，支持人工智能等關鍵業(yè)務承載；光交換設備單端口速率支持100GE/400GE/800GE，交換容量彈性可擴展等。同時，突破智算中心間超大容量、超高可靠網(wǎng)絡傳輸關鍵技術，研制面向智算中心間網(wǎng)絡的傳輸設備，支撐分布式智算中心間業(yè)務的高可靠傳輸。
（來源：工信部官網(wǎng)）
算力建設熱潮涌動，網(wǎng)絡需適度超前
近年來全球人工智能技術發(fā)展迅猛，各國都非常重視基礎大模型、AI應用的開發(fā)與建設，視之為決定產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟升級、國家競爭力提升的關鍵因素。中國也非常重視AI技術及其應用的發(fā)展，先后發(fā)布了一系列政策予以推動和鼓勵，使得國內(nèi)大模型技術和應用始終位居全球領先地位。從千億、萬億參數(shù)基礎大模型的開發(fā)，到面向具體行業(yè)、實際場景的AI應用孵化，都產(chǎn)生了巨大的智能算力需求，極大推動了國內(nèi)智算基礎設施的建設。據(jù)統(tǒng)計，當前國內(nèi)已投用了近百個智算中心，可用算力已接近萬PFlops。
而DeepSeek突飛猛進的發(fā)展，使其成為全球現(xiàn)象級大模型，從科技、醫(yī)藥、傳媒到政務、金融、汽車等，DeepSeek的“圈子”仍在持續(xù)擴張中。微信等頭部APP接入DeepSeek后可以看到，國民級應用模型使用持續(xù)放大算力需求，進而帶來推理等算力需求的大量增長，智算行業(yè)迎來重要發(fā)展機遇。
國內(nèi)通信運營商也在不斷加大對智算基礎設施的投入。比如中國電信正在打造多層次智算格局，在京津冀、長三角地區(qū)建設了兩個萬卡智算集群，同時還在西部地區(qū)打造大規(guī)模綠色智算池；中國移動的動作也很快，已建成8.2EFLOPS通用算力、19.6EFLOPS智算能力，分布在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝等區(qū)域的首批13個智算中心節(jié)點已經(jīng)投用；中國聯(lián)通規(guī)劃的算力中心體系覆蓋了國家8大樞紐節(jié)點和31個省市，數(shù)據(jù)中心機架的總體規(guī)模將超過40萬架，未來將建成骨干云池城市230多個、MEC節(jié)點超過600個。
隨著智算基礎設施的規(guī)模建設和大范圍應用，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡架構和設備漸漸難以滿足要求，包括端口密度、功耗、靈活擴展能力、故障冗余能力，以及帶寬、時延、可靠性等等，都迫切需要針對智算集群進行深度創(chuàng)新，這也是此次揭榜行動中任務十、任務十一的主要目標。針對這些問題，通信行業(yè)已經(jīng)有充分的技術和產(chǎn)品儲備，并且在部分場景下進行了實踐驗證。
全光交換OXC技術破解智算集群平滑演進難題
當前智算集群網(wǎng)絡主要采用純電層交換機組網(wǎng)模式，算卡與算卡之間通過交換機來連接。一般數(shù)據(jù)中心采用這種組網(wǎng)模式不會遇到什么問題，但是智算訓練不一樣，隨著大模型不斷改進和更新，對算卡的需求會從幾千、幾萬個迅速走向數(shù)十萬、上百萬個，每次智算規(guī)模增加都需要對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡進行重構，成本高且周期長。
另一方面，集群規(guī)模的不斷增加會引入更多的框式交換機，這些交換機會進一步加重智算中心的能耗負擔。隨著算卡的增加，連接算卡所需的光模塊也會更多，這些光模塊一旦發(fā)生故障就會影響到整個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)處理和傳輸能力，進而直接影響到AI大模型訓練的連續(xù)性和準確性。
最后，算卡也會更新?lián)Q代，每次升級都會大幅提升其數(shù)據(jù)吞吐能力，這意味著數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的交換機也必須隨之升級，隨之而來的是復雜的布線變更、網(wǎng)絡配置調整，對數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃和運維而言是一個巨大的挑戰(zhàn)。
全球智算產(chǎn)業(yè)一直在尋求更好的網(wǎng)絡解決方案，目前來看，全光交叉OXC被認為極具潛力的替代方案。OXC是一種非常靈活的全光交換調度方式，采用集成式互連構建全光交換資源池，具有集成度高、無跳纖全光交換等特點，不僅易擴展、可靠性高、能耗低，日常運維也非常簡便。
目前全球主要通信廠商已經(jīng)推出了面向數(shù)據(jù)中心的商用OXC設備(DC-OXC)，并且在一些先進智算企業(yè)中投入了應用。比如打造了Gemini多模態(tài)大模型的谷歌，已經(jīng)在自有的數(shù)據(jù)中心中采用了上萬套OXC設備。英偉達首席科學家Bill Dally也多次向業(yè)界建議在智算中心建設中采用OXC技術，認為這項技術可以有效提升網(wǎng)絡的可管理性和靈活性。在2024年9月舉行的深圳國際光電博覽會期間，多個大模型廠商表示準備引入OXC技術。
行業(yè)研究機構LightCounting認為，在智算產(chǎn)業(yè)的拉動作用下，未來5年OXC設備市場會以28%的增速快速擴張。而2024年9月開放數(shù)據(jù)中心委員會（ODCC）發(fā)布《AI網(wǎng)絡光交換機技術報告》，對光交換機在 AI 訓練等大規(guī)模計算中的應用進行了詳細探討，通過對胖樹網(wǎng)絡架構和 OXC靈活組網(wǎng)的Ring All-Reduce 性能的對比測試， 結果表明在通信數(shù)據(jù)量大于4MB后，應用OXC組網(wǎng)會有明顯收益，提升了20-34%左右的性能，All to All 性能提升30%左右。
面向DC互聯(lián)的全光傳送網(wǎng)(DC-OTN)輕松打造分布式智算中心
為充分利用不同地域的資源優(yōu)勢，兼顧就近服務客戶，很多企業(yè)會在不同區(qū)域分散配置智算中心。然而當客戶需要調用超越單個智算中心的算力時，如何實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)在多個智算中心之間的實時傳送和調度就成了一個難題。對此國內(nèi)電信運營商做過大量探索，面向數(shù)據(jù)中心間互聯(lián)的全光傳送網(wǎng)(DC-OTN)被認為是當前理想的解決方案。
中國電信在2024年曾做過基于現(xiàn)網(wǎng)的業(yè)內(nèi)首例500公里的長距離DC-OTN技術驗證，利用江西永豐、北京大興、天津武清三地數(shù)據(jù)中心的千卡智算集群，完成了1024卡千億參數(shù)大模型的分布式聯(lián)合訓練，成功將練性能提升至單數(shù)據(jù)中心效能的97％以上。這次試驗表明，利用高速全光傳送網(wǎng)打造廣域智算網(wǎng)絡，完全可以將不同區(qū)域的智算資源匯聚成一個智算集群，實現(xiàn)跨地域、跨層級、跨主體的高效算力協(xié)同調度。
中國移動在2024年末也完成了百公里級DC-OTN現(xiàn)網(wǎng)試驗，采用800G OTN連接位于不同城市的兩個智算集群，共同承擔百億級參數(shù)規(guī)模的大型基礎語言模型，性能達到單節(jié)點訓練效率的98%以上。
中國聯(lián)通在2024年也發(fā)布了《基于RDMA的長距無損數(shù)據(jù)搬移技術白皮書》，提出的數(shù)據(jù)搬移解決方案，通過DC間全光直達的組網(wǎng)架構、長距RDMA提速、端網(wǎng)協(xié)同和統(tǒng)一編排等技術，解決海量數(shù)據(jù)長距傳輸時易擁塞、效率低的問題，為算力時代下海量數(shù)據(jù)高速遷移提供了技術支撐。
單體為繁星點點，為一般用戶提供就近服務；集合成群體，可為超大規(guī)模計算需求提供充足的智算資源。上述試驗證明了DC-OTN的可行性和有效性，也為分布式智算集群的演進指明了前進方向，做好了技術方案儲備。
如今人工智能正在向各行各業(yè)快速滲透，這是一場勢不可擋的產(chǎn)業(yè)革命，因此市場對智算基礎設施的需求只會越來越多。數(shù)據(jù)中心全光交換技術(DC-OXC)和面向DC互聯(lián)的全光傳送網(wǎng)(DC-OTN)技術可以大幅度提升智算集群部署的靈活性，改善智算中心的性能、可擴展性、可靠性、能耗表現(xiàn)等，有望成為智算產(chǎn)業(yè)的主流網(wǎng)絡解決方案，助力算力強基行動取得豐碩成果，推動算力網(wǎng)絡“點、鏈、網(wǎng)、面”體系化發(fā)展。
