AI 网络研讨会日前召开

近日，“人头攒动，遍地AI”的CES2025正在大洋彼岸火热召开。与此同时，由ODCC AI 网络特别任务组组织的AI 网络研讨会顺利进行。会议围绕AI网络的需求分析、架构设计和协议标准等方面进行了探讨，来自互联网企业、电信运营商、网络设备和部件厂商、AI芯片企业等十余家单位的30余位代表参会，与会专家讨论热烈。

ODCC新测组组长、中国信通院技术专家郭亮表示，近年来大模型应用快速发展，对智算网络提出较高要求。ODCC围绕智算发展新需求、新态势和新方向，联合业界推动智算网络技术研究和生态建设，取得积极成效。未来，将持续关注智算网络发展新动向，加强产研协作，共建高效智能、开放兼容的智算网络生态。

分享环节

中国移动研究院技术经理李锴表示，OISA针对GPU卡间互联的需求特性，在对等架构、流控、重传、报文等层面进行深度定义，以构建性能卓越、扩展性强、开放共享的Scale Up能力，助力AI芯片向超节点形态升级。

阿里云王伟高级总监介绍了ALS产业生态的初衷和进展，旨在为国内AI Scale UP构建开放技术生态，在数据面协议上倡导采用国际标准UALINK协议，在管控面上定义开放的Switch配置管理和高可用设计及API标准；阿里云AI互连设计师邱宇弟博士从协议分层及细节、链路层可靠传输、流控机制、RAS机制等对Alink网络协议进行了分享。

腾讯网络架构师张潍丰对Scale Up 物理层、数据链路层、传输层、事务层中GPU-Switch间互联、GPU-GPU间交互实现方式进行介绍，并对ETH-X协议在Scale Up互联协议方面所关注和解决的重点问题进行了剖析。

华为数据通信产品线智算以太网研究员庄艳针对AI集群建设的需求和挑战，提出以太网在端网协同的包均衡，在网计算，协议效率，低延时等方面的增强考虑，以提供面向AI训练/推理/推荐的高性能以太通信。

中国信通院技术专家赵继壮和邱奔分别对《智算中心网络测试规范》和《智算网络创新发展研究报告》进行了分享。其中，《测试规范》重点研究了智算网络在入算、算间及算内环节的关键能力要求、评价指标和测试方法，为智算网络技术创新和能力评价提供指引。《研究报告》剖析了智算网络背景需求、应用场景、关键技术、评价指标、产业生态等关键问题，对未来智算网络发展方向和趋势进行了展望。

研讨环节

研讨中， ODCC网络组组长、腾讯基础网络中心总监何泽坤认为，当前各类训练、推理场景不断涌现，对于Scale Up系统存在较大需求。通信和计算相互促进，呈现螺旋上升，现阶段，仍需不断优化Scale Up，支持多种语义，灵活满足各类场景需求。未来，可以通过小步优化，迭代快跑的方式推动系统演进。

中国电信技术专家王学聪认为，当前大模型推理瓶颈主要存在于解码阶段，每解码一个token都需要读取之前所有token缓存的K和V，导致GPU的显存带宽受限。未来，可以考虑针对大模型推理瓶颈做定向优化，如定制专用的大模型推理卡，增大GPU显存与显存的吞吐带宽，使GPU的计算能力与带宽吞吐达到平衡。

燧原科技首席系统架构师周永财指出，当前AI业务变化多样，数据包有大有小，通信拓扑、数据传播路径也呈现多样化，不能预先简单划定。需要考虑不同语义，如消息语义、内存语义，不同包大小情况下的数据传输行为和表现。在技术路线选择上，一要考虑编程习惯，二要确保产生更好地性能。

海光技术专家段爱民指出，在Scale UP和Scale Out网络研究过程中，需要站在AI软硬件生态角度来考虑问题。从业务框架到算子再到GPU计算的全过程，无论是交换机还是GPU，都需要服从AI端到端的性能要求。目前，Scale UP和Scale Out已有多种路线，未来，需要构建一个既能解决当前问题，又能满足未来发展需求的方案。

华为数据中心网络首席规划师温华锋指出，部分厂商在技术推广过程中宣称可支持几百、上千的卡间互联，做大超节点会带来性能的提升，但也会提高成本，需要结合性能、成本、参数规模等要素，进行综合考虑。

小结

后续，ODCC AI网络特别任务组将持续加强产业引领，联合业界厂商共同推进智算网络新技术研究和标准制定，加快产业生态建设，为智算网络创新发展注入新动能。

ODCC秘书处

刘老师  liupengyun@caict.ac.cn