通信世界網(wǎng)消息（CWW）AI大模型及人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，催生了大量算力缺口，我國(guó)新增算力基礎(chǔ)設(shè)施中智能算力占比已過(guò)半。智能算力需求結(jié)構(gòu)也從以往少數(shù)千億、萬(wàn)億參數(shù)模型集中消耗的一次性大規(guī)模訓(xùn)練算力，轉(zhuǎn)變?yōu)榍邪贅I(yè)驅(qū)動(dòng)的“持續(xù)性推理主導(dǎo)、周期性訓(xùn)練為輔”的雙軌算力需求新格局。面對(duì)算力需求的新格局，浙江電信主動(dòng)推進(jìn)算力布局優(yōu)化與算網(wǎng)融合實(shí)踐，將省級(jí)范圍內(nèi)的算力節(jié)點(diǎn)布局逐步收斂至“4+11+X”，層次化滿足各類用算需要：即在省內(nèi)部署個(gè)位數(shù)超大型訓(xùn)推一體算力樞紐，在各地市部署以推理為主的區(qū)域級(jí)公有算力資源池，在近用戶側(cè)按需部署邊緣算力節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，持續(xù)完善無(wú)損算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，形成以算力節(jié)點(diǎn)為中心向外延伸500千米的算力輻射圈，滿足省內(nèi)任意地點(diǎn)彈性用算、鄰間調(diào)算、數(shù)據(jù)安全保障以及算力互聯(lián)并網(wǎng)的需求，為接入長(zhǎng)三角算力聯(lián)合體筑牢基礎(chǔ)。

需求分析

大模型興起

大語(yǔ)言模型（LLM）日益增加的訓(xùn)練和推理任務(wù)，推動(dòng)算力需求急劇增長(zhǎng)。同時(shí)，DeepSeek通過(guò)關(guān)鍵架構(gòu)創(chuàng)新與工程優(yōu)化，以極低的訓(xùn)練成本打造出具備頂尖能力的模型。相關(guān)報(bào)告顯示，2025年上半年中國(guó)企業(yè)級(jí)市場(chǎng)日均調(diào)用量達(dá)10.2萬(wàn)億Tokens，人工智能正于推理端開(kāi)啟規(guī)?；瘍r(jià)值創(chuàng)造。

尖端AI訓(xùn)練芯片被禁運(yùn)，單中心算力資源受限

全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)與地緣政治因素疊加，導(dǎo)致我國(guó)在獲取尖端AI訓(xùn)練芯片方面面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。單一實(shí)體所能獲取和部署的算力規(guī)模存在上限，“單點(diǎn)超大規(guī)模智算中心”的建設(shè)模式遭遇瓶頸。在此背景下，整合區(qū)域內(nèi)分散、多廠商、異構(gòu)的算力資源，構(gòu)建協(xié)同調(diào)度的“算力艦隊(duì)”，成為突破單點(diǎn)算力“天花板”、應(yīng)對(duì)模型規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)的必然選擇。

算力供給與電力消耗正相關(guān)，省域范圍內(nèi)算力呈分散分布狀態(tài)

智算中心的運(yùn)行伴隨著巨大的電力消耗，其選址與當(dāng)?shù)啬茉垂┙o能力、PUE（電能使用效率）指標(biāo)緊密相關(guān)，算力基礎(chǔ)設(shè)施自然向能源富集、氣候適宜的地區(qū)部署。這使得省級(jí)行政區(qū)域內(nèi)的算力資源呈現(xiàn)“核心—區(qū)域—邊緣”的多層次、分散化格局。

用算企業(yè)對(duì)輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的期望與對(duì)數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂

對(duì)于廣大傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)而言，自建并維護(hù)大規(guī)模的智算集群意味著沉重的資本開(kāi)支和運(yùn)維負(fù)擔(dān)。它們更傾向于采用“算力即服務(wù)”的模式，按需獲取、按使用付費(fèi)，實(shí)現(xiàn)輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。然而，將核心業(yè)務(wù)的訓(xùn)練與推理數(shù)據(jù)上傳至第三方算力中心，也引發(fā)了企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)隱私和商業(yè)機(jī)密泄露的深切擔(dān)憂。

技術(shù)選擇

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，浙江電信、溫州數(shù)據(jù)集團(tuán)與華為攜手打造了邊云協(xié)同分布式安全訓(xùn)推解決方案。該方案構(gòu)建廣域超長(zhǎng)距RoCE（即基于融合以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(wèn)）無(wú)損傳輸能力與訓(xùn)推模型切割部署能力，將企業(yè)側(cè)輕量級(jí)算力與智算中心算力池，通過(guò)基于新型架構(gòu)的AI WAN高算效廣域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)超長(zhǎng)距協(xié)同整合，滿足“數(shù)據(jù)不出域”“算力彈性擴(kuò)展”等關(guān)鍵需求。實(shí)施“以網(wǎng)強(qiáng)算”策略，對(duì)精準(zhǔn)響應(yīng)市場(chǎng)核心訴求、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)具有重要意義。

廣域超長(zhǎng)距RoCE無(wú)損傳輸能力

為達(dá)成算力之間的高速互聯(lián)，業(yè)界采用了RoCE和IB（無(wú)限帶寬）兩種通信協(xié)議方案。其中IB協(xié)議私有化屬性較強(qiáng)，且整體成本過(guò)高；而RoCE協(xié)議擴(kuò)展性更好，有利于標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。因此，邊云協(xié)同分布式安全訓(xùn)推解決方案的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議選擇基于RoCE協(xié)議進(jìn)一步升級(jí)。

傳統(tǒng)的RoCE協(xié)議在面對(duì)廣域網(wǎng)復(fù)雜的組網(wǎng)環(huán)境、超長(zhǎng)的轉(zhuǎn)發(fā)距離時(shí)，易出現(xiàn)負(fù)載不均與擁塞問(wèn)題，造成吞吐性能瓶頸。另一方面，RoCE協(xié)議對(duì)丟包極為敏感，僅千分之一的丟包率就可能導(dǎo)致傳輸性能下降50%。為解決以上問(wèn)題，浙江電信與華為聯(lián)合創(chuàng)新了廣域超長(zhǎng)距RoCE無(wú)損傳輸?shù)膬纱箨P(guān)鍵技術(shù)。

一是租戶級(jí)精準(zhǔn)流控機(jī)制。在AI WAN的“IPv6+”底座之上，新型AI路由器以租戶為單位對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行智能緩存。若緩存達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)將按租戶粒度向上游設(shè)備發(fā)送反壓信號(hào)，逐級(jí)傳遞直至流量源頭，從而確保不同租戶間的網(wǎng)絡(luò)擁塞互不干擾，實(shí)現(xiàn)超百千米級(jí)RoCE“零丟包”傳輸。此項(xiàng)技術(shù)解決了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)因輕微丟包導(dǎo)致吞吐量驟降的問(wèn)題，使超長(zhǎng)距離AI訓(xùn)練、推理效率提升至95%以上，并實(shí)現(xiàn)租戶級(jí)擁塞隔離，有效規(guī)避了傳統(tǒng)PFC（功率因數(shù)校正）技術(shù)在廣域場(chǎng)景下易引發(fā)的頭部阻塞及擁塞擴(kuò)散等缺陷，為超長(zhǎng)距的邊云算力協(xié)同奠定可靠基礎(chǔ)。

二是流級(jí)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡技術(shù)。針對(duì)智算業(yè)務(wù)大象流帶來(lái)的挑戰(zhàn)，基于AI路由器的微秒級(jí)大象流識(shí)別技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)捕捉全網(wǎng)大象流99%準(zhǔn)確率并上報(bào)至管控平臺(tái)。結(jié)合流級(jí)自適應(yīng)調(diào)度算法，根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)為不同流量動(dòng)態(tài)分配傳輸路徑，從而實(shí)現(xiàn)廣域網(wǎng)絡(luò)的全局負(fù)載均衡，整體吞吐率超過(guò)95%。該機(jī)制克服了傳統(tǒng)ECMP（等價(jià)路由）算法因無(wú)法識(shí)別流速大小而導(dǎo)致的鏈路負(fù)載不均、吞吐率低下等問(wèn)題。

訓(xùn)推模型切割部署能力

為解決企業(yè)用戶使用云上算力時(shí)對(duì)“數(shù)據(jù)不出域”的安全需求，在本次訓(xùn)推一體創(chuàng)新合作中，浙江電信聯(lián)合華為推出訓(xùn)推模型切割部署架構(gòu)。在AI訓(xùn)推業(yè)務(wù)中，將模型首尾層部署于本地，中間層部署于云端。通過(guò)企業(yè)側(cè)部署的少量算力，完成模型訓(xùn)推中的首尾層計(jì)算，保障輸入和輸出的原始數(shù)據(jù)100%不出域；通過(guò)AI WAN跨越數(shù)百千米，將高維向量數(shù)據(jù)傳輸至智算中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)，且中間層數(shù)據(jù)不可被還原。云上算力則完成中間層計(jì)算，滿足大計(jì)算量的資源需求。該架構(gòu)既滿足“數(shù)據(jù)不出園區(qū)”的安全要求，又支持算力在數(shù)百千米超遠(yuǎn)距離上的靈活擴(kuò)展，與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相比，整體計(jì)算效率達(dá)95%以上。反觀傳統(tǒng)加密傳輸方案，僅能保障數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中的安全，無(wú)法覆蓋云上計(jì)算環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)安全，也無(wú)法保障模型本身的安全。

方案設(shè)計(jì)

浙江電信通過(guò)打造區(qū)域級(jí)訓(xùn)推一體無(wú)損網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建起一張覆蓋區(qū)域、具備智算中心級(jí)性能的廣域網(wǎng)絡(luò)，將分散的算力節(jié)點(diǎn)整合成虛擬且統(tǒng)一的“超級(jí)計(jì)算機(jī)”；同時(shí)依托創(chuàng)新的分布式人工智能技術(shù)，保障業(yè)務(wù)邏輯可靠與數(shù)據(jù)安全。如圖1所示，該網(wǎng)絡(luò)與浙江電信“4+11+X”算力布局精準(zhǔn)匹配，形成“中心訓(xùn)練樞紐—地市推理資源池—邊緣算力節(jié)點(diǎn)”的三級(jí)云邊協(xié)同體系。

中心訓(xùn)練樞紐（4個(gè)）：在嘉善、杭州、金華、寧波布局省級(jí)區(qū)域節(jié)點(diǎn)，承擔(dān)大規(guī)模、周期性的模型訓(xùn)練與微調(diào)任務(wù)。這類節(jié)點(diǎn)具備區(qū)域內(nèi)最高算力密度，是全省算力網(wǎng)絡(luò)的核心基石。

地市推理資源池（11個(gè)）：在11個(gè)地市設(shè)置匯聚節(jié)點(diǎn)，主要承載高并發(fā)、低時(shí)延的在線推理服務(wù)，滿足地市級(jí)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求。

邊緣算力節(jié)點(diǎn)（X個(gè)）：部署于靠近數(shù)據(jù)源頭（如工廠、醫(yī)院）的位置，處理對(duì)時(shí)延極度敏感或數(shù)據(jù)隱私要求極高的推理任務(wù)。

圖1 浙江電信區(qū)域級(jí)訓(xùn)推一體無(wú)損網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

區(qū)域級(jí)無(wú)損網(wǎng)絡(luò)如同“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，將各層級(jí)的算力節(jié)點(diǎn)高速互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)算力的統(tǒng)一納管、彈性伸縮和跨DC（數(shù)據(jù)通道）調(diào)度。當(dāng)企業(yè)需要使用算力資源時(shí)，可依托訓(xùn)推模型切割部署的云邊協(xié)同分布式訓(xùn)推方案，在保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全前提下，按需取用智算中心的算力（如圖2所示）。

圖2 云邊協(xié)同分布式訓(xùn)推方案

該方案通過(guò)云邊協(xié)同的分布式訓(xùn)推架構(gòu)與分割學(xué)習(xí)技術(shù)，保障企業(yè)“數(shù)據(jù)不出域”；同時(shí)依托廣域網(wǎng)環(huán)境下的租戶級(jí)精準(zhǔn)流控機(jī)制與流級(jí)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)中心的高吞吐、低損耗算力協(xié)同，為區(qū)域內(nèi)算力資源的互聯(lián)互通與高效調(diào)度提供了可行路徑。

結(jié)語(yǔ)

區(qū)域級(jí)訓(xùn)推一體無(wú)損網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)對(duì)當(dāng)前大模型算力需求激增、企業(yè)數(shù)據(jù)安全與輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)訴求日益迫切等挑戰(zhàn)的一次創(chuàng)新嘗試。該方案通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了三大價(jià)值。

算力普惠化：它將區(qū)域內(nèi)分散、異構(gòu)的算力資源整合成一個(gè)統(tǒng)一、彈性的算力服務(wù)池，使得中小企業(yè)也能像用水、用電一樣，便捷、按需、低成本地獲取頂尖的AI算力，極大地降低了智能化轉(zhuǎn)型的門(mén)檻。

數(shù)據(jù)安全化：通過(guò)分割學(xué)習(xí)等隱私計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，在提供強(qiáng)大算力支持的同時(shí)，嚴(yán)守“數(shù)據(jù)不出域”的底線，徹底解除企業(yè)上云用算的后顧之憂，為金融、醫(yī)療、政務(wù)等敏感領(lǐng)域的AI應(yīng)用掃清了障礙。

產(chǎn)業(yè)智能化：一張高性能的算力網(wǎng)絡(luò)，是支撐“人工智能+”戰(zhàn)略落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。它使得AI能力可以像血液一樣，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)的“毛細(xì)血管”（邊緣節(jié)點(diǎn)）中順暢流動(dòng)，從而賦能千行百業(yè)，加速全社會(huì)從“互聯(lián)網(wǎng)+”向“AI+”演進(jìn)。

展望未來(lái)，隨著算網(wǎng)融合技術(shù)的持續(xù)深化，區(qū)域級(jí)訓(xùn)推一體無(wú)損網(wǎng)絡(luò)將成為構(gòu)建國(guó)家一體化算力體系的重要基石，為我國(guó)在新一輪全球科技競(jìng)爭(zhēng)中贏得優(yōu)勢(shì)提供堅(jiān)實(shí)的底座支撐。

*本篇刊載于《通信世界》2025年12月10日*

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