HPC无损组网：驱动AI高性能计算网络转型升级

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HPC无损组网：驱动AI高性能计算网络转型升级

案例亮点

• 部署低功耗、高密度飞速（FS）以太网交换机，紧凑机身设计节省70%机房空间，冗余电源和智能风扇确保系统高可用性，有效优化散热和降低能耗。
• 支持25G/40G/100G多速率自适应交换架构，构建超低时延企业AI高性能计算网络，实现算力密度与能效比双提升，为客户提供“零瓶颈”传输通道，满足AI企业算力线性增长需求。
• 采用Airware云管理平台，直观Web GUI界面，可实时监测设备运行状态，灵活管理和自动配置，降低客户跨境管理难度，提高运维效率并降低人力操作成本，显著提升客户业务连续性。

关键信息

• 网络带宽提升10倍，GPU集群通信延迟降至3μs，AI模型训练周期缩短40%。
• 优化总拥有成本，节省70%机柜空间，降低15%能耗；
• 网络架构支持横向扩展至10,000节点，满足AI企业未来3~5年算力增长需求；
• 统一网络管理平台实现跨境设备状态监控，故障定位时间缩短90%；
• 全球智能仓储系统，90%以上订单能当日发货，确保快速交付；
• 飞速（FS）专业技术团队12h内快速定位故障，线上解决80%技术配置问题，提高运维效率。

案例概况

客户是一家提供服务器及相关技术解决方案的系统集成商，可针对企业行业应用场景提供定制化的服务器解决方案，主要为AI行业企业定制CPU计算设备，如自动驾驶、人工智能翻译，车载算力设备、整车厂仿真集群等，涉及人工智能、云计算、互联网、安防、政府、金融、交通、教育、医疗等行业及领域。

为解决企业网络性能瓶颈、机房环境适应性低、多速率组网复杂度过高、运维管理难等问题，客户采用飞速（FS）AI高性能计算网络解决方案，部署100G/25G无阻塞网络架构与紧凑型以太网交换机，实现AI计算节点间微秒级时延通信，同步整合多速率设备统一接入以简化网络拓扑，结合可视化智能运维工具优化跨境管理部署，为AI算力网络弹性扩展提供高可靠、高可用的基础设施支撑。

业务挑战

客户在部署AI训练基础设施时，面临的核心挑战集中于网络性能与资源协调失衡。传统网络架构的带宽限制无法支撑TB级数据的实时传输需求，频繁出现的数据拥塞直接导致GPU集群的实际有效算力输出被压缩至理论值的60%以下，模型训练周期大幅延长，更使得算法团队在模型结构调整、超参数优化等迭代环节陷入低效循环，最终导致AI产品化进程滞后于市场竞争窗口期。

同时香港机房空间进一步加剧部署难度。受限于机架电力配额和散热系统设计，客户现有设备的高功率密度难以在有限空间内满足计算需求，跨机架通信延迟显著增加，网络拓扑复杂度呈指数级上升，不利于企业网络未来扩展，甚至形成硬件部署与网络性能间的负向增强循环。

另一方面，混合组网场景下的多速率协同也会影响组网复杂度。客户需同时连接100G GPU集群、10G/25G存储节点及管理网络，传统分层架构难以实现协议优化与流量隔离，网络抖动直接影响分布式训练的同步精度，甚至可能引发训练中断风险，关键AI产品的交付周期因训练效率下降被迫延长6-8周，直接导致企业市场竞争份额降低，影响业务连续性。

此外，客户现有网络管理系统缺乏自动化平台支持，导致运营团队面临显著的运维管理压力。跨境远程人工操作不仅降低配置效率，还间接增加了纠错成本，并且大幅延长故障定位与恢复时间，远超业务容忍阈值。运维成本持续攀升的同时，还会造成服务质量下降，降低用户满意度和信任度，对企业信誉造成负面影响。

因此，企业亟需构建100G/25G AI高性能计算网络，通过弹性带宽、协议优化与自动化运维实现全局资源效率跃升，以支撑AI业务的可持续发展。

解决方案

为满足在AI计算、跨境设备管理及快速部署方面的核心需求，客户基于飞速（FS）高性能计算网络解决方案，从硬件架构到服务交付进行全方位优化，实现高效、稳定且可扩展的AI高性能计算网络。

核心层：突破带宽瓶颈，提升AI训练效率

为应对GPU集群间高并发数据传输需求，客户部署飞速（FS）N8560-32C数据中心交换机。该设备基于12.8Tbps无阻塞交换架构，提供32个100G QSFP28端口（支持40G/25G速率自适应），结合线速转发能力和智能流量调度，显著降低AI训练、模型推理等场景的网络延迟，缓解大规模计算任务中的带宽压力。

汇聚层：智能调度，高可靠组网保障业务连续性

在存储资源池化与跨层数据交互场景下，客户采用S3900-48T6S-R汇聚层交换机，通过8个25G自适应端口连接分布式存储节点，并借助6个100G上行链路（搭配QSFP-SR4-100G光模块）实现核心互联，构建分级带宽适配架构，提高了整体网络的高可靠性和高可用性。

接入层：灵活扩展，提升运维效率

针对AI训练边缘接入场景，客户选用接入层交换机，其24个千兆电口为IP摄像头、无线AP等终端提供数据与电力传输，降低独立供电布线成本。同时该设备的4个万兆SFP+光口通过独立硬件通道构建带外管理网络，而其内置PoE+功能不仅简化IPMI设备供电，还可通过远程管控实现设备一键重启与状态监控，运维效率提升50%。

客户收益

突破AI训练网络瓶颈，实现性能跃升

客户通过N8560-32C核心交换机的32个100G QSFP28端口与CLOS架构，将网络带宽提升至传统方案的10倍，使得GPU集群通信延迟降低至3μs以下，AI模型训练周期缩短40%，显著提升计算资源利用率与任务完成时间。

高密度交换机部署，降低总拥有成本

客户利用高密度核心层交换机，节省70%机柜空间，优化企业数据中心资源利用率。此外，其采用S3410-24TS-P的接入层交换机搭载智能功耗管理功能，可根据PoE负载动态调整供电曲线，减少15%，有效降低长期运营成本。

弹性网络架构扩展设计，支撑未来AI算力增长

该AI网络架构支持横向扩展至10,000节点，满足客户未来3-5年的算力增长需求，为企业的AI训练、大数据分析及高性能计算提供坚实支撑。

统一管理平台配置，提升运维效率

客户部署的汇聚层交换机通过Airware云管理平台可实时状态监控与智能分析功能，支持跨境设备的一体化管理，确保故障定位时间缩短90%，运维团队能够快速响应问题，减少业务中断时间，提升整体网络可用性。

*文章来源于飞速（FS）官网

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