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成都新华三H3C总代理_H3C智算,AI大方向落地

      如果大模型有信仰,那一定是“Scaling Laws(规模法则)”。


所谓“Scaling Laws”,就是模型性能会随着参数、算力、数据集的规模增加而提高。时间来到2024年,大模型领域依旧是“Scaling Laws”的统治区。


模型参数增长到万亿,训练集群从千卡到万卡、五万卡,前不久刚开源的一个高质量通用数据集达到45T,让开发者为了网络带宽而发愁……有人调侃:“在就近网络服务区下载好,再把硬盘用高铁飞机带过来,都比直接下载省时省力。”


人工智能时代爆炸式的数据增长,传统“马拉肩扛”的传输方式,存在易损坏、丢失的风险,也无法支持实时数据更新和交互,会直接影响到中国AI产业的先进性。对于攀爬Scaling law的中国AI产业来说,传统网络已经捉襟见肘,必须全面升级和重塑,更有效地支持大模型时代的联接需求。



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近日,紫光股份旗下新华三集团以“×AI”(乘AI)为主题举办2024媒体与分析师沟通会,全新升级智算版数字大脑,并以全栈领先的灵犀智算解决方案,充分发挥新华三在算力和联接领域的核心优势,激发“算力×联接”的乘数效应,让算力更快、更强、更澎湃。


理念听起来很美好,具体怎么落地呢?网络如何给算力做乘法?会后,脑极体采访了新华三集团高级副总裁、网络产品线总裁曾富贵,就承载灵犀大模型落地的新华三AD-NET 7.0,及数据中心、园区、广域三大场景的相关技术、产品与解决方案,展开了深度交流。在AI产业攀爬Scaling law的当下,我们不妨来看看,新华三双A驱动的网络,是如何带攀登者们越过山丘的。

数字化、智能化升级先升网,已经是一个常识。问题在于,究竟什么是网络的升级方向?


对此,曾富贵说过,网络的先进性是技术问题,但是先进网络的具体形态是用户选择的问题。


面向智算时代,AI产业化和产业AI化所需要的网络形态,已经被“Scaling Laws”法则所规定。



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万亿参数,传输“费时”。大模型的参数量巨大,需要传输大量的数据,传统网络无法满足高带宽需求,需要接入带宽高达400G甚至达到800G的超大容量网络。


万卡集群,训练“费力”。AI大模型并行计算模式,催生了新的大规模网络架构,从千卡到万卡集群,未来更新的GPT模型可能需要十万卡、几十万卡支撑起来。而AI计算集群规模越大,通信量和复杂度越大,网络设备的规模、端口数、光模块的数量指数上升,传统网络面临越来越明显的传输效率瓶颈,一次通信延误,会拖慢整个训练过程,导致整体计算集群效能低下、成本高昂。


万里部署,使用“费心”。算力的分布式部署,全国一体化算网可以减少训练推理成本,解决算力紧缺、算力贵的问题。但跨东西部的算力流动与调度,会受限于“联接瓶颈”,抖动、时延、较长的通信时间,都会让用户身心俱疲,宁可用硬盘坐高铁送。


总而言之,在AI大模型场景和应用中,让模型供应商、算力服务商、应用开发者及用户不头疼,轻松翻越“Scaling Laws”的网络,就是先进网络。帮助产业攀爬Scaling Laws,新华三全新升级的AD-NET 7.0,由Application+AI双A驱动,如同一双“风火轮”,为AI大模型向前发展注入澎湃动力,成为一双智算时代的“鞋履”。


神话故事中,哪吒踩着一双“风火轮”,获得了高速移动、自由驰骋的能力,极大地提高了战斗效率。对于攀爬Scaling Laws的AI产业者来说,新华三双A驱动的网络,正是一双能够释放澎湃算力的加速“战靴”。


全新升级的AD-NET 7.0,全面升级网络联接能力,构筑行业智能底座,从三个方面,为智算时代提供有力支撑:


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1.以网强算

AD-NET 7.0提供的网络基础设施,为AI模型的训练提供高效算力支持,为各种智能化服务提供按需的联接服务保障。曾富贵强调,AI赋能的网络,对数据中心,要充分释放大规模算力集群的潜力,让算力增效;对园区,要让最终客户能够随时随地接入算力,方便使用算力,满足各类业务对算力的智快至简体验需求;对广域网,要通过算力网络不同规模、不同行业客户都能享受算力建设带来的数字红利,实现业务智享的普惠型算力资源供给。


2.以算提智

新华三端到端智算能力,不仅解决了“算力焦渴”,还进一步结合过去21年积累的ICT运维领域知识和大量语料,融合打造出更懂行业运维需求的AI私域大模型——灵犀大模型。基于新华三在ICT领域的知识语料积累和上万名网络专家的专业经验,利用充足的算力训练和微调得到灵犀大模型,通过内置灵犀大模型升级AD-NET解决方案。


3.以智增效

算力网络变得复杂,靠人的普通管理是不行的,一定需要更强大、更高效的AI技术为网络提供“导航”。为了提升网络的智能化水平,AD-NET 7.0搭载了灵犀大模型,可以利用AI强大的创造力和交互能力,提升网络管理效率。


曾富贵直言,很多东西说起来很容易,实现起来很难。我们希望通过灵犀大模型,加上硬件原生智能,让整个网络更高效。这个覆盖面很大,目前我们在某些场景做了一些尝试,取得突破。目前,新华三已经探索出了大模型在数据通信领域落地的几个典型场景。



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AI可视:网络设备与平台协同计算,对设备日志、流量模型应用等多维信息进行AI分析,实现贯穿应用和网络基础设施的信息洞察。


AI调优:基于用户业务提供最优配置建议,持续学习网络状态,提供自进化的有线无线网络调优功能,体验识别准确度达92%。


AI排障:基于海量网络设备数据训练结果,实现链路级、设备级、网络级到应用级快速排障,覆盖90%以上的网络。


AI安全:网安联动,持续学习用户网络行为,精准标识可疑用户及可疑行为,实现动态安全防护。


以应用为牵引,以AI为抓手,“双A驱动”的新华三网络和AD-NET 7.0,成为千行百业加速智能化的一双“战靴”,提供澎湃的算力和动能。


数字化、智能化是中国乃至全球经济发展的重要趋势,也是摆在中国社会面前的一道新题目。征服Scaling Laws的高峰,夯实智能中国的基础,是一项庞大的系统工程,众多ICT相关企业都参与其中。


作为数字化解决方案领导者,新华三躬身入局智能新时代,激活了一种勇往直前的少年气。双A驱动的网络升级,就是这种气质的具象体现。



少年气,就是天命在我,敢于担起时代责任。


曾富贵提到,Application + Al Driven,既是趋势也是使命。我们希望,新华三的网络能够为后续算力的普惠化提供坚实的基础,这既是新华三的技术趋势,也是网络的使命。

少年气,就是学习能力强,始终没有停下进步的脚步。


曾经,新华三网络以应用(Application)为中心单轮驱动,在AI时代他们进行了重新的赋能、升级和诠释。经由灵犀大模型的全面融合,新华三网络拥有了全面智慧。

少年气,就是怀抱理想,为护佑苍生长出三头六臂。


以对AI训练最为关键的智算中心为例,AD-NET 7.0引入了多种负载均衡技术。针对不同智算场景,提供最适合的负载均衡技术组合,让每条链路都充分得到利用,提升智算中心算力规模和效率。



曾富贵介绍到,负载均衡之所以如此重要,是充分理解到传统计算模型与智算的计算模型有巨大的差异, 智算中心的流量不同于互联网流量,其存在单流流量大、整体流数量少、大量突发等特点,唯有通过智能化地负载均衡技术,将数据流量合理分散到不同链路上,才能保证无阻塞、不丢包,使智算中心得以顺利完成计算需求。


此外,新华三通过多元的产品形态,支撑AI时代的网络迭代。比如面向数据中心,提供了专为AI而生的S12500 AI系列产品,为AI模型的训练提供高效算力联接支持。面向广域网,升级400G端口能力、将算力因子纳入路由计算算法,提供服务化算力专线等,实现广域算力传送的全面优化。面向园区,全光+Wi-Fi 7,为基于AI的各种场景智慧化应用提供了最后一跳的高质量接入体验。


和新华三一样,中国AI产业及千行万企,也都勇敢踏上了智能时代的创新旅程。纵然攀爬Scaling Laws充满艰难,但越过山丘后的智能中国,也格外让人心驰神往。

对智能攀登者来说,新华三双A驱动的网络,是承载数据要素的路,是加速释放算力价值的“风火轮”,也是一同走过山高水远的同路人。

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