来到钱家后，清河公主每天都受到鞭打，饥饿，日子过得非常苦，这样的日子一直到晋元帝登基后。当时清河公主拼命逃离钱家，最终来到国度见到了晋元帝与其相认，最终才过上了像模像样的日子。

AI智算发展趋势

在数字化时代，AI大模型以前所未有的速度推动电信智算业务发展，技术进步使 AI大模型训练的算力需求爆发式增长，给电信行业带来机遇与挑战。AI大模型训练需海量计算和存储资源，如GPT系列，GPT-3有1750亿参数，GPT-4 有超 1.7 万亿参数。2013 至2024年，算力需求增长数十万倍，远超单卡算力和显存增速，业界用分布式训练 Scale Out 网络连 GPU，模型常需上万

甚至十万张 GPU 集群提供算力。近年来，人工智能在多领域成就显著，2023年 ChatGPT爆火，至 2024年，AI大模型训练对网络需求有新变化，Scale Out 网络通常为Spine-Leaf 组网，提供大规模、无阻塞、高带宽、低时延环境，实现 GPU 与 GPU、GPU 与存储高效连接。

AI大模型发展为电信智算业务带来前景，也对算力和网络提出更高要求IDC 发布的 2024年V1版《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》显示，2027 年全球 AIIT 总投资规模有望增至 5124.2 亿美元，年复合增长率 31.1%，全球生成式 AI市场年复合增长率或达 85.7%，规模将接近 1500亿美元。如何满足AI业务快速发展的诉求，已经成为当前智算网络面临的重点问题。

智算业务对网络的核心要求

随着 AI技术的飞速发展，AI模型的规模不断扩大，AI业务的参数量呈现指数级增长的趋势，千亿、万亿的参数规模的大模型对网络提出了更高的要求

(1)超大规模组网需求

AI模型的参数量以每年 10倍的速度增长。在之前的AI应用里，大多数训练的任务都是基于单卡或者单机完成的，但在大模型时代，需要千卡、万卡协同完成同一个任务。

当前 ChatGPT 在参数规模上已经达到了千亿级别，这意味着训练超大 AI模型需要数千/万卡 GPU 组成的集群高速互联。以 ChatGPT 为例，共投入近 10000块 GPU 训练了约 30 天，使用了超 4STB、共 3000 亿单词的海量数据集，目前仍在快速持续增长。此外，按照现有ChatGPT的规模来计算，如果用一张A100卡训练，需要32年;从存储来看，大模型具有350G的存储空间，运行时也会产生大量的参数存储，最终可能生成几个T的数据量，而GPU单卡的显存容量为80G，如果要训练这样的大模型，意味着需要上千张甚至上万张卡同时运行。

(2)超高带宽组网需求

AI大模型训练是一种带宽敏感的计算业务。传统的中小模型训练往往只需要少量 GPU 服务器参与，跨服务器的通信需求相对较少，其互连网络带宽可以沿用数据中心通用的 100Gbps 带宽接入。但在千亿甚至万亿参数级的 AI 大模型训练过程中，需要在不同的 GPU 网卡之问传输大量参数、梯度信息，对数据中心网络的传输带宽有着更高的要求。以千亿参数规模的 AI模型为例，服务器内和服务器问的部分集合通信会产生百GB量级的通信数据量，因此服务器内和服务器间GPU都需要支持高速互联,目前,各厂商纷纷将接入带宽升级到800Gbps、1.6Tbps 来加速训练性能。腾讯星脉网络为每个计算节点提供 1.6T 的超高通信带宽，带来10倍以上的通信性能提升。

(3)超低时延组网需求

在 AI大模型的大规模训练集群中，如何满足低时延、高吞吐的机间通信，提高 GPU 有效计算时间占比，对于 AI分布式训练集群的效率提升至关重要。为保障 AI大模型训练的高频计算和数据传输的效率，网络的传输延迟需要从ms提至 us等级，避免 GPU 计算等待数据传输导致算力效率的下降。

时延由静态时延和动态时延两种类型组成。静态时延包括数据串行时延、设备转发时延和光/电传输时延。静态时延取决于转发芯片的能力和数据传输的距离，通常为固定值且很容易预测，目前业界普遍为ns级或者亚us级，在网络总时延占比小于 1%。动态时延包括重传排队时延和主机处理时延。动态时延由网络拥塞和丢包引起，对网络性能影响较大。降低动态时延，相当于减少计算芯片和存储介质的等待时问，提高计算和存储的效率。因此降低网络时延的关键是解决动态时延问题。

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