AI时代已经来临。大模型等新兴AI应用需求海量的算力支撑，一座座智算中心拔地而起，规模庞大的万卡集群逐渐投入商用。如何更好地实现智算中心互联，服务AI应用创新发展，业界做了大量研究工作。1月16日，作为“2025中国光通信高质量发展论坛”的开篇之作，“智算中心互联：算网协同，构筑智算互联新底座”线上研讨会顺利召开，邀约产业链专家代表，围绕智算中心间跨地域、跨层级、跨主体、高可靠的算力协同与调度，以及智算中心互联关键技术等话题展开了深入探讨。中国联通研究院副院长、首席科学家唐雄燕应邀作了题为《构建算力智联网AINet，推进算网协同》的主题报告。在报告中，唐雄燕结合中国联通正在建设的算力智联网AINet，探讨了对于智算中心互联网的认识，并介绍中国联通开展的相关工作。智能计算的发展对带宽和网络质量提出了越来越高的要求，主要体现在高通量、低时延、高可靠三个方面。为了更好地支撑智算互联的需要，2024年，中国联通正式发布算力智联网AINet，通过IP+光融合打造新质运力，实现算力服务与网络服务协同，构建算力互联网的新底座。唐雄燕指出，AINet具备三个重要特征，即“三高”核心能力，分别是高通量、高性能、高智能。其中，高通量主要是针对数据传输管道，构建高通量广域网能力，提升承载计算任务的数量，保障海量计算任务高效率、差异化、分布式流通，使能算的多；高性能是指要确保智算中心网络实现零丢包、无阻塞、低时延运营，保障算得快；高智能则是通过算网大脑实现算力和运力之间协同编排和调度，提供算力与连接的融合服务，促进算得优。对于广域网来说，主要是通过IP+光技术形成高通量能力，即打造大带宽、低时延、无损的高通量广域承载网络，提供高效灵活算力数据传输服务。当前，主要依靠建设超大容量、端到端高速直达的400G全光网络，实现高速可靠的海量数据传送。在智算中心网络中，对网络性能要求非常高，需使用IB、RoCE等无损电交换技术，同时逐步引入光交换，实现光电融合。此外，智能管控也非常关键，中国联通研发了智算中心管控平台“智驭”，能够实现算网、光电一体化管理以及智算流量端到端优化调度，并能实时呈现网络状态。在算网大脑层面，主要是实现算力和连接的协同编排和智能调度，提供“算力+连接”的算网融合服务。唐雄燕表示，光网络是构建AINet“三高”能力的关键底座。AINet部署了双平面立体组网的400G ROADM全光智算网络，同时部署了智算网关，实现网络与智算的高效连接。
对于光网络未来如何更好支撑智算网络，他表示，过去几十年来，光网络的演进方向一直朝着提高速率和增强智能两个方向发展。
在智算广域网方面，光网络的速率和容量快速增长是演进特征。骨干光网络已迈入单波超400G速率时代，并朝着800G方向发展。容量提升上，已经实现了C6T+L6T宽频谱系统，未来还可通过继续扩展频谱进一步提升容量。同时，AINet是基于G.654.E新型光纤，可更好支撑400G和800G超高速传输要求。
在智算中心内部，光交换扮演着越来越重要的角色。智算中心内互联架构正在从电交换向光电混合/光交换演进，可以充分发挥光连接和光交换的大带宽低时延低功耗等优势。LightCounting数据显示，光交换机OCS出货量2023年为1万台，预计2029年将超过5万台。同时，智算中心内新型光模块不断涌现，LPO、CPO等技术未来发展前景良好，尤其是在1.6T之后，光电共封装对于降低功耗、降低成本重要性凸显。
另外，在光纤技术方面，新型光纤空芯光纤近年得到快速发展。其具有更低时延、更低损耗和更小非线性，尤其是时延能降低30%，对于智算互联网来说有着非常重要的价值。例如，微软去年就宣布要部署15000公里空芯光纤。我国也在积极开展空芯光纤相关实验验证工作。不过，空芯光纤的应用仍然面临着多方面挑战。
唐雄燕介绍，针对入算、训练、推理这三大典型智算业务场景，去年中国联通开展了一些重要实验。一是海量数据入算场景，主要提供任务式数据传递服务，通过构建高通量数据网来增大有效带宽、提高单位带宽下数据传输通量，解决低带宽等不起、高带宽用不起等问题。去年联通开展了从上海到宁夏3000公里长距RDMA流量传输验证，通过无损流控技术以及端网协同拥塞控制等技术，端口带宽利用率从20%提升到90%。二是存算分离拉远训练场景，政务、医疗、金融等行业租用智算中心算力进行大模型训练，因涉及敏感信息，为最大限度地防止数据泄露，需要隐私训练数据“不落盘”，进行存算分离拉远训练。为此，中国联通完成业界首例跨地市(杭州-金华）、存算分离200 km 的AI大模型拉远训练，即杭州存储、金华计算，通过广域RDMA无损高吞吐传输，保障存储与计算跨广域模型高效训练，实测训练效率大于95%（与本地数据本地训的效率相比损失5%）。三是跨DC协同训练场景，超大规模的训练和算力租赁业务带来智算新需求，需要进行跨DC协同训练，这也是技术挑战最大的应用场景，由于跨DC涉及时延问题，往往难以保障参数面拉远下的等效算力。为验证这个场景，在中国联通临港智算中心采用了光传送网OTN技术，成功完成AI大模型300公里分布式协同训练技术验证，充分验证了跨DC协同训练技术的商用可行性，实现了300公里跨域协同训练保持等效算力95%以上，为AI大模型训练模式提供了全新的解决方案。最后，唐雄燕指出，中国联通通过打造算力智联网AINet，可为人工智能发展提供多样性服务，包括高效入算、灵活联算、算力互联、数据快递、数据高铁、算网一体服务等服务形式，更好地赋能人工智能产业发展。
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