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2025基于光电协同的智算网络技术白皮书-48页(附下载)

日期：2025-12-30 11:31:47 来源：网络整理作者：本站编辑评论：0

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【报告内容较多，仅展示部分】文末附干货下载方式

《基于光电协同的智算网络技术白皮书》紧扣AI大模型爆发式增长下的智算需求，提出“四层三域”总体架构解决方案，通过入算、算内、算间三大域的50G PON、OCS光交换等关键技术创新，搭配光网算用一体化调度平台，实现高带宽、低时延、高可靠的智算服务。经现网验证，该方案可将样本入算时延从30ms降至6ms，算卡点对点时延降低14%以上，跨DC训练性能达同机房95%以上，为“东数西算”工程下的全国一体化算力网络建设提供了重要技术支撑与实践经验。

1.什么是光电协同智算网络的“四层三域”总体架构？各部分核心作用是什么？

横向来看，四层架构构成了完整的智算网络体系：网络设施层是物理承载基础，搭建起“入算-算间-算内”端到端传输路径，智算网关、光电交换机等是核心组件；网络能力层依托算网感知、无损传输等技术，确保数据传输的快速、准确与可靠；网络管控层作为智能调度中枢，精准匹配业务需求与底层资源，统筹管控三大域设施；业务应用层则是需求驱动核心，承载着模型训练、推理分析等具体智算业务。纵向的三大域划分清晰：入算网络域处于边缘层，负责外部数据接入智算系统，依赖PON、OTN等设备保障接入顺畅；算内网络域聚焦智算节点内部，通过电交换机、光交换机支撑算力节点间高效数据交互，适配万卡超集群的互联需求；算间网络域则突破单节点限制，实现跨智算节点的算力、数据、存储资源协同，智算互联网关、WDM等设备是核心支撑。

2.算内网络采用光电混合互联架构有哪些核心优势？在大模型训练场景下，相比纯电组网性能提升体现在哪里？

核心优势十分突出，能很好适配大模型训练对超大规模集群的需求。它可支撑十万卡级以上集群部署，OCS光交换提供高带宽链路，电交换机负责高密度接入，两者协同实现超大规模组网。时延控制上更具优势，OCS光交换减少电转换时延，电交换机优化小范围交互延迟，共同实现超低时延传输。灵活扩展性也很亮眼，电交换机可快速响应临时业务需求，OCS能按需调整光路，适配不同规模的训练任务。同时，冗余链路设计加毫秒级故障切换，保障了超高可靠性。性能提升方面，算卡点对点时延较纯电组网降低14%以上；针对LLAMA2-70B等大模型，迭代训练时间可缩短2%，且集群规模达2048卡以上时，优势会进一步放大；通过光电路由协同避免Hash冲突，带宽利用率显著提升，有效减少了网络拥塞与数据丢包，保障了训练过程的稳定高效。

3.中国电信在算间网络的实践中，跨数据中心分布式训练和推理场景取得了哪些关键成果？这些成果验证了哪些核心技术？

分布式训练场景表现亮眼，不同模型、不同组网拓扑下，跨机房训练性能均达到同机房95%以上，即便在千卡级120km、500km拉远场景下也不例外。同时还实现了稳定运行，可支持一轮5000次迭代训练，完成超12小时、80万条样本数据的连续稳定测试。推理场景同样成果显著，常规推理在带宽收敛比64:1、百公里拉远情况下，Deepseek满血模型的TTFT、TPOT、Throughput三大核心指标均达到同DC的99%；异构算力推理场景中，调整网络QOS、拉远距离等参数后，业务指标下降可控制在1%-5%以内。这些成果充分验证了多项核心技术的有效性，包括800G C+L传输、50ms WSON重路由等光传输技术，全局负载均衡、I-ECN智能拥塞控制等IP层管控技术，以及PD分离架构、异构算力协同调度机制等关键架构设计。