|行业洞察·趋势报告|《大模型时代，智算网络性能评测挑战-18页》

报告内容的详细解读：

1. 智算中心网络技术概况

• 智算中心的定义：智算中心是以GPU芯片为核心的计算基础设施和以高速以太网交换芯片为核心的网络基础设施的综合体。
• AI基础设施的发展：随着AI算力需求的激增，GPU成为关键，AI芯片市场规模不断扩大，预计到2026年将提升4倍。
• 网络设备需求：GPU市场规模的提升导致对网络设备的需求激增，交换芯片的更新换代周期缩短至1.5年。

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2. 智算网络技术评测面临的挑战

• 性能评测的复杂性：智算中心网络性能评测需要模拟GPU的实际计算和通信，同时考虑到AI技术的快速发展，评测体系需要不断更新以适应新的技术和模型。
• 评测指标的多样性：评测指标包括有效带宽、长尾时延等，需要反映新指标的测试工具和方法。
• 模型种类的多样性：支持大模型的种类和测试工具的迭代速度需要匹配，同时不同模型对网络性能的评价标准需要统一。
• 端网协同：端网协同成为趋势，评测需要同时考虑网卡和网络设备的性能。
• 定制化需求：私有拥塞控制协议、传输协议等优化需要具备灵活的可编程能力和定制化功能。

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3. 全调度以太网技术创新

• 全调度以太网（GSE）：提出了一种新型的以太网技术，旨在解决现有以太网在AI模型训练场景中的局限性，如多打一流量问题和拥塞控制问题。
• 技术体系框架：GSE技术体系包括物理层、链路层、网络层、传输层以及管理和运维体系，旨在构建无阻塞、高带宽、低时延的新型智算中心网络。
• 部署场景：GSE技术支持多种组网场景，包括仅网侧运行GSE和部分功能下沉网卡实现端网协同。
• 推进计划：中国移动联合多家企业和机构推动GSE技术的发展，包括发布技术白皮书、启动推进计划、开展评估评测和产业推动等。

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