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【央視新聞客戶端】

隨著人工智能大模型參數量呈指數級增長，智算中心正面臨前所未有的算力和帶寬壓力。如何有效應對這些挑戰，提升計算集群的整體效能和可擴展性。在9月27日至29日于河南鄭州舉行的2024中國算力大會上，如何滿足AI時代急劇攀升的算力需求成為與會各方關注的熱點議題。對此，中興通訊云及智算產品總經理余方宏接受《人民郵電》報記者專訪，并深入闡述了中興通訊提出的“以網強算”核心主張，以及如何通過引入高帶寬域來應對這些挑戰。

大參數模型的訓練日益依賴于龐大的算力支持。有數據顯示，大模型的參數規模從2022年的1750億迅速躍升至如今的1.8萬億，未來甚至有望達到十萬億級別。余方宏談到，這種前所未有的規模擴展，不僅極大地提升了模型的復雜程度，還促使訓練方式從傳統的3D并行模式向更加高效、多維度的并行訓練策略轉變。這些策略涵蓋了專家并行（EP）、張量并行（TP）、流水線并行（PP）以及數據并行（DP）等多種創新方式。

這些并行訓練方法使得對計算資源和通信帶寬的需求急劇增加。余方宏舉例說，以專家并行（EP）策略為例，All-to-All通信模式的引入對帶寬資源提出了嚴苛的要求，要求系統具備極高的數據傳輸效率和低延遲特性，以確保訓練過程的順暢與高效。

驅動AI大模型演進的強大算力背后，離不開底層通信網絡的支持。網絡性能的優劣直接關系到GPU集群所能釋放的算力上限，而網絡的可靠性則決定了這一算力能否穩定持續地服務于復雜的計算任務。余方宏談到，在此背景下，中興通訊提出“以網強算”的核心主張，通過Olink開放互聯，實現更多GPU之間的高速互聯，從而構建起更強大的網絡和計算資源體系。這不僅是支撐當前及未來AI大模型不斷進化的關鍵，更是推動智算技術不斷突破的堅實基礎。

Olink開放互聯意味著采用了一種開放標準的互聯協議，允許不同廠商的設備能夠高效地進行數據交換和通信，從而構建起更加靈活和擴展性強的計算環境。余方宏進一步解釋道，中興通訊推出的基于Olink技術的高帶寬域解決方案，能夠實現更多GPU之間的高速互聯，為構建高密度、超節點服務器奠定了基礎。

與傳統的Full Mesh互聯架構相比，Olink在擴展能力方面極具優勢，余方宏談到，Olink采用開放的總線協議，兼容RDMA標準，能夠提供高達800GB/s的帶寬，極大提升了數據傳輸效率。此外，Olink還支持在網計算，這一特性能夠顯著降低通信時延，提升集群的整體性能和擴展潛力。這些創新不僅能推進計算與網絡的深度融合，更滿足了AI浪潮下對帶寬和算力的嚴苛需求。

基于Olink大容量交換芯片，中興通訊推出了超節點方案以滿足超大參數模型的訓練需求。超節點通過優化的通信協議和大帶寬的通信設計，將多個GPU或計算節點連接在一起，以實現高速的數據交換和處理能力。余方宏談到，超節點的設計突破了傳統單機僅支持8張GPU卡的限制，實現了節點內GPU規模的擴展，提升互聯效率。他進一步指出，這不僅有效緩解了流水線并行計算過程中常見的資源空置現象，還針對MoE（Mixture of Experts，專家混合）架構下頻繁發生的All-to-All通信導致的GPU閑置問題提供了強有力的解決方案，從而實現系統性能的提升。

余方宏表示，隨著大模型的快速迭代與AI計算需求的攀升，中興通訊將聚焦AI技術前沿，引領技術創新，推動行業變革，攜手生態伙伴共同打造更強大、更高效的智能計算平臺，開啟AI算力新時代。

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