2026 年 2 月 3 日，AI 大模型訓(xùn)練到多模態(tài)推理，算力規(guī)模持續(xù)放大。網(wǎng)絡(luò)已成為決定 AI 系統(tǒng)上限的關(guān)鍵因素：不僅需要更高帶寬，還需更少層級(jí)以實(shí)現(xiàn)低成本、低時(shí)延互聯(lián)。

基于對(duì)超大規(guī)模 AI 集群的長(zhǎng)期 實(shí)踐與思考， 火山引擎正式上線 102.4 T 自研交換機(jī) ， 并以此支撐新一代 HPN 6.0 架構(gòu)，可支持十萬卡級(jí) GPU 集群的高效互聯(lián)。

火山引擎 102.4 T 自研交換機(jī)：

Lambda OS 是火山引擎自主研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)，它以開源 SONiC 系統(tǒng)為基礎(chǔ)，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行了深度產(chǎn)品化定制與創(chuàng)新。

內(nèi)部構(gòu)成：

AI 大模型的流量特征呈現(xiàn)為大流（Elephant Flow）和少流（Paucity of Flows），網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均會(huì)導(dǎo)致部分鏈路空閑而部分鏈路擁塞丟包，使帶寬利用率從設(shè)計(jì)的 90% 降至 50% 以下。傳統(tǒng) Hash 算法的不均可能導(dǎo)致部分鏈路延遲飆升，拖慢整個(gè)集群的參數(shù)同步。例如，某鏈路擁塞導(dǎo)致同步延遲增加 10 ms，迭代 1000 次后總延遲將增加 10s，嚴(yán)重影響模型訓(xùn)練效率及推理用戶體感。

為此，火山引擎與芯片廠商深度合作，聯(lián)合開發(fā)了業(yè)界首個(gè)可擴(kuò)展的全局網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡技術(shù) —— SGLB（可擴(kuò)展且穩(wěn)健的全局負(fù)載均衡）。

SGLB 基于全局拓?fù)?，能夠微秒?jí)感知鏈路擁塞狀態(tài)，并計(jì)算端到端最優(yōu)路徑。實(shí)測(cè)性能表明，相較于傳統(tǒng) Hash 選路，GPU 網(wǎng)絡(luò)帶寬可提升 40%。

論文：

基于 102.4T 自研交換機(jī)在軟硬件一體化方面的能力積累，火山引擎推出了面向訓(xùn)推一體場(chǎng)景的融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) —— HPN 6.0。圍繞“規(guī)模、融合、確定性”三個(gè)核心目標(biāo)，HPN 6.0 重新定義了超大規(guī)模算力集群的網(wǎng)絡(luò)底座。

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