总结
- 王瑞雪介绍，GSE采用逐包分发技术后，对leaf上行带宽需求降低，同等芯片容量下，leaf上行口的端口速率越小，组网规模越大，负载分担链路更加散列，包均衡能力更优，更适配国产芯片大规模组网需求。 王瑞雪进一步指出，智算中心网络规模持续提升，带来高成本、高功耗等问题，且随着速率不断演进，电交换可能成为规模提升瓶颈。 引入光交blog.byteway.net换机，形成光电混合组网是技术趋势之一，但同时也存在3大挑战：一是GSE与光电混合组网融合机制待明确；二是缺少流量模型与网络拓扑协同机制；三是缺乏光电混合设备统一纳管能力。 王瑞雪介绍，800G以太网也是智算中心网络互联的重要方向。 当前，超万卡级智算中心的电力供应/机房空间等节点能力将成为建设瓶颈，通过网络能力可换取更大的集群规模；智算中心分地域、分时期、分阶段建设现象较为普遍，形成多个算力资源孤岛，碎片资源可通过网络能力整合。
阅读时间
- 6 分钟, 共 1115 字
分类
- 中国移动研究院数据中心, 7月7日, 智算中心, 大模型时代, 之一
评价和解读
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正文
C114讯 7月7日消息（九九）全球智能算力需求快速增长，智算产业迈入了大模型时代，以GPU计算芯片和高速以太网交换网络为核心的新型智算中心（NICC）基础设施建设不断布局。
在近期举办的2024中国光网络研讨会上，中国移动研究院数据中心网络技术经理王瑞雪指出，AI大模型以GPU集群分Ligthing News布式训练为基础，带来大量节点间通信消耗，网络成为AI算力“瓶颈”。
中国移动原创提出GSE技术体系，革新以太网转发机制，基于三大核心机制转变（从“流”分发到“报文”分发、从盲发+被动控制到感知+主动控制、从“局部”决策到“全局”调度），实现高精度负载均衡、网络层原生无损及低延迟。
王瑞雪介绍，GSE采用逐包分发技术后，对leaf上行带宽需求降低，同等芯片容量下，leaf上行口的端口速率越小，组网规模越大，负载分担链路更加散列，包均衡能力更优，更适配国产芯片大规模组网需求。
王瑞雪进一步指出，智算中心网络规模持续提升，带来高成本、高功耗等问题，且随着速率不断演进，电交换可能成为规模提升瓶颈。引入光交blog.byteway.net换机，形成光电混合组网是技术趋势之一，但同时也存在3大挑战：一是GSE与光电混合组网融合机制待明确；二是缺少流量模型与网络拓扑协同机制；三是缺乏光电混合设备统一纳管能力。
毋庸讳言，能耗是数据中心当前最大问题：交换容量提升80倍，功耗增加22倍。因此，全球云服务商加速800G商用部署，以应对日益增长的数据传输需求和优化数据中心基础设施。
王瑞雪介绍，800G以太网也是智算中心网络互联的重要方向。中国移动积极参与推动IEEE P802.3df&dj工作组的800GE标准化工作，主导提交10余篇技术需求及标准提案；主导完成800GE 20km新目标立项，是中国公司在IEEE的首个以太网基础标准立项，并主导通过20km/40km相干标准框架提案。
当前，超万卡级智算中心的电力供应/机房空间等节点能力将成为建设瓶颈，通过网络能力可换取更大的集群规模；智算中心分地域、分时期、分阶段建设现象较为普遍，形成多个算力资源孤岛，碎片资源可通过网络能力整合。王瑞雪认为，当前应重点解决园区跨机楼互联和同城多局址互联问题，满足十万卡建设需求。但这又将产生新的问题：一是网络时延的增加（受限于物理极限），二是互联带宽剧增（受限于建网成本）。
王瑞雪总结说：“当跨智算中心互联需求凸显，IP+光融合是技术方向。”IP+光融合技术可简化互联设备形态，设备直出采光，简化组网方案，减少光电转化，降低转发时延，更好匹配智算互联需求，成为业界百公里智算互联主要技术路线。
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