网络，承担系统业务调度与带内管 理流量，采用多层CLOS组网，通常部署为TCP/IP有损网络。几类网络通过逻辑或物理隔离，确保智算中心 高效协同，同时降低跨流量干扰。 为满足智算中心内部网络超大规模、超高吞吐、超低时延、超高可靠性的性能需求，构建智算网络的技 术体系如图2-2所示，包括智算网络基础设施层、拥塞控制层、流量调度层、网络协议层和集合通信层以及高 可靠性保障和智能化运维等功能模块。 业联盟正积极自主创新 全向智感互联OISA技术，Gen1支持800GB/s，相关标准和芯片已发布；智算中心网络主要传输协议是IB和 RoCEv2，这两者都是基于RDMA旁路卸载低时延技术。面对超大规模智算集群网络的更高要求，基于 RoCEv2进一步技术演进，中国移动提出全调度以太网（GSE）技术架构，超以太网联盟（UEC）提出新一代 UET传输协议，业界还创新发展分布式解耦DDC新架构，同 过自动化部署降低集群配置时间，提高网络管理效率；通过带 内遥测（INT）与自动化采集技术，构建全链路数字孪生；通过AI驱动故障预测、根因分析以及自愈动作闭环等。 2）智算网络演进与创新 随着超大规模智算集群建设的新需求以及技术创新的迭代进步，智算网络技术从硬件基础设施到网络架 构和协议，到网络无损和流量控制等，持续快速演进。根据业界的发展状态和趋势，如图2-4，规划梳理了其 大致的技术发展脉络：

影视制作 装修设计 数字可视化 渲染场景 资源编排 CPU 云主机 GPU 云主机 高效云盘 VPC 网 络 弹性 IP 火山引擎边缘云 超大规模边缘资源 超高产品性能 超流量场景验证保障 高性能标准硬件资源 NVMe SSD IO 时延 <1 ms 内容分发和加速网络创新 边缘计算节点创新 异构算力 CPU\GPU\ARM 自研高性能实例 PPS>700W 支持自定义限速 多种计费模式 云边镜像 ¢ 键 分 发 带 超大规模的接入点 单节点海量流量承载能力 智能调度 提供质量稳定加速资源 自研的传输优化、智 能缓存、动态路由 边缘渲染 边缘智能 火山引擎边缘云产品创 新 新基础 底座 离线渲染

年 1990 年 分水岭 r5 大模型（ Foundation Model ） 是指具有超大规模参数的人工智能模型， 包含 NPL\CV\ 多模态等类型 。 其突出特点： 同质化 。大模型任何一点改进就可以迅速覆盖整个 AI 社区 。 “ 涌现 ”特性 。大模型有超大规模的参数， 产生未曾预先设想的新能力 。 泛化能力强 。 同一模型利用少量数据进行微调或不进行微调就能完成多个场景的任务

• 栅格瓦片 • 三维瓦片 • 大 规 模 瓦 片首选 • 流数据 • 点数据首 选 NoSQL NoSQL SQL 型 • 矢量 / 栅格、影 像 • 多方式空间查询 • 超大规模首选 NoSQL 文件型 DSF • 矢量 • 分布式分析能 力 • 全量计算首选 PolarDB P11 GaussDB P12 P13 数据采集 ——“ 获取数据” 采集元数据与主数据，

针对垂直政务领域，实现大模型技术体系全栈优化 基于 70+城市数字化治理实践经验针对政务垂直场景进行全栈优化。星智政 务垂直领域大模型基于政务垂直领域的特点对大模型技术体系进行全栈优化，能 够提供超大规模分布式训练、多框架高性能推理、高性价比算力资源和高效率开 发调试工具。 协同多类型基础大模型，精准对接政务垂直领域多类型、多模态任务。星智 政务大模型同时纳入中国电子云自研模型与合作生态伙伴最先进的大模型，适配

户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随通用计算服务器迈向50万乃至百万级规模，单数据中心网络的物理规模与逻辑复杂 性激增。传统依赖人工策略管理的模式已无法满足需求。带宽对等化、毫秒级切换等硬性要 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 谱与AI算法，提前发现5 大类40多种高频风险隐患，覆盖70%场景，让网络管理从 “被动应对” 转向 “主动预 判”。 AI Fabric 2.0为数据中心网络发展指明了方向，也成为应对未来超大规模算力集群高 性能算力需求的重要解决方案。以实现数据中心网络融合充分释放算力为目标，实现算力 网络融合。 AI联接：协同级算力调度的“高效枢纽” AI联接打破传统网络被动传输的局限，以 “端网协同、全网可靠、智能调度”

借更强的学习能力、更高的精准度以及更强的泛化能 力，正在成为人工智能技术发展的焦点。随着大模型 的快速成熟，其参数规模呈百万倍增长，随之而来的 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的

硬件成本 ( 万元 ) 年运维 ( 万元 ) 使用场景 轻量级 (1.5-7B) 0.8-1.5 0.2-0.5 单机知识库 企业级 (13-32B) 8-15 3-8 全部门部门应用、推理 超大规模 (70-671B ） 50-120 20-50 全部门部门应用、推理、微 调 不同配置在硬件成本、年运维成本和使用场景上各有特点，用户可以 根据自身需求和预算选择合适的配置，供参考。 2

络类、管理类以及基础信息类日志。同时支持网络全流 量镜像采集并实现全协议全流量深度解析。支持主流安 全漏洞扫描报告、威胁情报等数百种异构数据采集与解 析。 26 智安网络等级保护安全防御体系方案 超大规模存储查询 超大规模存储查询引擎专为解决超大规模（支持千亿到 百万亿规模）数据的存储和查询需求而设计研发的，采 用高效的存储查询技术，实现快速从数万亿条规模的海 量数据中定位准确的数据，并采用高压缩比的技术方 案

• 城市管理领域：年处理案件 60 余万件 • 民生服务领域：整合各类服务资源，打造市民云平台，提供 100 余项公共服务 业务需求 • 贯彻落实上海市智慧城市建设相关 要求 • 助力提升超大规模城区精细化治理 能力 • 积极应对历史悠久城区公共服务普 惠挑战 城市案例 区级案例 县域案例 园区案例 天津滨海新区： AI+ 智慧城市，助力打造幸福泰达  天津经济技术开发区（简称泰达）是全国第一批沿海经济技术开发区