中国电信-分布式智算中心无损网络技术白皮书2024-33页_1mb

分布式智算中心无损网络技术总结

背景

随着人工智能的发展，特别是AI大模型的兴起，算力需求呈爆发式增长，智算基础设施面临组网、通信、能耗、成本等多重挑战。本白皮书旨在深入研究分布式智算中心无损网络，通过对架构设计、关键技术、方案验证等内容的探讨，为解决上述挑战提供有效路径，同时助力人工智能+战略目标的实现。

方案概述

建设思路

中国电信提出“以网强算”，利用网络资源弥补小规模智能计算的差距，通过无处不在的网络资源将多个智算中心互联成大型虚拟智算集群，实现分布式智算的高效协同。

技术架构

分布式智算中心无损网络总体架构包括：

• AI集群区：需部署无损网络，保证大带宽、高吞吐
• 通用计算区：标准TCP/IP有损网络
• 存储区：可按需部署无损网络
• 广域互联区：全程无拥塞，无丢包

技术挑战

在跨DC部署过程中面临长距传输时延和网络拥塞丢包等核心挑战，需要在协议层面和光传输层面进行技术协同优化。

核心技术

网络底层技术创新

异构网络集合通信优化

• 针对长距链路带宽和时延不对称问题，优化AllGather/AllReduce算法
• 将跨长距通信优化为单次通信，传输数据量减至理论最优值，性能提升5%-60%

网络级负载均衡

• 实现整网交通负载均衡，而非传统ECMP哈希的局部均衡
• 控制器全局规划选路，所有等价路径完美无冲突

精准流控技术

• 交换机精准流控10方案：第一跳设备控速，避免远端拥塞
• 路由器精准流控20增强方案：解决传统PFC的头阻、反压风暴和死锁问题
• 端到端流控实现动态精细化流量调整

光模块通道抗损技术

• 支持单通道故障时动态调整，保证四通道模块仍能部分运行
• 降低光模块故障带来的训练中断风险

光通信技术

• C+L波段扩展，实现单纤96Tbps超大带宽传输
• 波长级动态拆建技术（电驱光），实现不同站点间灵活带宽调整

WSON技术

• 50ms快速保护倒换，抗多次链路故障恢复
• 转控分离机制+资源共享算法，优化光资源利用率

网络可视化与智能运维

• 全流丢包检测技术，实现链路质量实时监控
• 告警压缩与根因识别技术，故障定位精度提升

端到端验证

真实环境测试

环境准备

• 首阶段：京津冀智算机房进行80km/120km绕行拉远验证
• 二阶段：武清、瀛海、永丰三地IDC机房百公里分布式训练验证
• 三阶段：京津冀智算机房进行120km两点拉远验证

测试验证

实验结论

• 跨机房训练效率达同机房训练性能的95%以上
• 支持大模型一轮5000次迭代训练任务，成功率超99%
• 在真实业务场景下，验证了分布式智算中心无损网络方案的有效性与稳定性

总结展望

分布式智算中心无损网络技术通过全栈创新，成功解决了超大规模算力集群建设中的长距通信难题，为智能算力建设提供了解决方案。未来将在“多模态智联计算网络技术研究与验证”项目中进一步深化相关核心技术，赋能智算基础设施发展，为经济社会发展注入新动能。

附录A、B详见原白皮书。