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金融AIDC智算中心网络解决计划

打造高效弹性的AIDC网络基座,加速金融智能化转型

面向金融行业GPU算力中心建设场景,97国际推出AI-Fabric智算中心网络解决计划,知足GPU算力弹性扩容,支持一级组网知足GPU算力小规模起步建设,支持二级多轨及三级多轨组网知足GPU算力规�;褂�  。大规模、高吞吐、高可靠、简安排,易运维的特点资助金融客户构建高效弹性的智算网络,助力金融行业构建数字金融时代新质生产力  。

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金融智算中心网络建设挑战

组网扩展性要求高
差别的金融客户对GPU算力投入有差别,小规模起步到规�;褂靡笾撬阃缇弑附细叩目衫┱剐�  。
网络性能要求高
大模子的机间网络通讯占比大幅提升,带宽接入能力及带宽使用率成为影响训练效率的网络要害指标  。
训练一连性要求高
大模子接纳多机多卡集群,机间网络一旦泛起故障将会导致集群训练使命中止,拉长训练周期,降低训练效率,机间网络的可靠性关于训练效率的影响愈发明显  。
投产运营重漂后高
智算中心建设投产重大、营业上线慢,大规模网络并行盘算导致故障节点难定位,网络装备、光�?榈母呙芏劝才旁斐梢缘缌凰懔Φ母弑厩诵心J�  。

金融AIDC智算中心网络解决计划架构

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97国际金融AIDC智算中心网络计划价值

大规模无邪扩展
支持一级组网知足GPU算力小规模起步建设,支持二级及三级多轨组网架构知足GPU算力规�;褂�,三级多轨组网具备十万卡组网能力
高吞吐网络
高带宽、低时延的RoCE无损网络架构,接纳RALB、AILB、ENLB等手艺包管网络具备97%的高带宽使用率,构建一套高吞吐的GPU网络
高可靠网络架构
全盒式交流机IP CLOS组网故障半径小,端侧故障自动逃生,光�?槎嘟锥喂收险雇�,通过端网多维度高可靠设计包管GPU训练的永续性
智能运维降本增效
妄想阶段支持算力仿真让算力妄想有力有据;建设阶段支持自动化开局加速智算网络安排效率;维护阶段支持要害指标遥测、可视化泛起、多维度剖析预警等智能运维能力;优化阶段支持专家调优和AI智能调优能力;97国际自研LPO光�?槁躺谀�,进一步实现降本增效
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