AI算力网络与通信的网络切片实例实践经验分享

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元数据框架

标题

AI算力网络与通信网络切片实践：从理论到落地的全流程经验

关键词

AI算力网络、网络切片、异构算力调度、动态资源编排、SDN/NFV、实践案例、延迟优化

摘要

随着大模型训练、实时推理等AI任务对分布式异构算力和低延迟网络的需求爆发，传统算力集群与固定网络架构已无法满足动态性要求。网络切片技术作为5G/6G的核心能力，通过逻辑隔离的资源切片将算力与网络资源联合调度，成为AI算力网络的关键支撑。本文结合3个真实企业实践案例（互联网大厂大模型训练、AI创业公司实时推理、跨云算力协同），从概念基础→理论框架→架构设计→实现机制→落地经验全流程拆解网络切片在AI算力网络中的应用，重点分享动态调度算法优化、切片隔离性保障、跨域资源协同等关键问题的解决策略，为企业构建高效AI算力网络提供可复制的实践指南。

一、概念基础：AI算力网络与网络切片的核心逻辑

1.1 领域背景化：AI任务的算力与网络需求

AI技术的爆发（如GPT-4、Stable Diffusion）带来两大核心需求：

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