可靠性瓶颈以及大规模集群中链路数量的激增，使得已有技术难以满足新型智算 中心 AI 业务对可靠性的需求。 本白皮书面向新型智算中心逐渐以承载 AI 业务为主的演进诉求，提出 FlexLane 链路高可靠技术构想。该技术基于高速接口多通道架构的现状，打破原 有固定组合，引入灵活多通道架构，通过降速运行实时有效的规避任何通道发生 的故障，将链路可靠性提升万倍以上（助力 AI 网络互联可靠性超越 5 个 9），保 障 AI 其中因网络设备和线缆问题造成网络互联故障共 35 次。 光互联链路在带宽、延迟、传输距离等方面具备较大优势，已在智算中心得 到广泛部署，如图 1-2 所示2。 图 1-2 智算中心互联光链路类型 主流高速接口 400G/200G 光模块年失效率超 0.2%，千卡以上集群平均每年 发生数十次光模块故障事件。除了器件失效，设备侧或配线架光纤端面脏污也会 引发链路闪断[4]，如图 1-3 所示。 2 常 训练的效率、稳定性和结果准确性，同时也威胁到 AI 推理的可用性、实 时性和可靠性。根据业界当前情况，链路故障可能会导致小时级的业务中断。 IEEE802.3 标准以太网[9]面向接口性能最优设计，单一物理通道故障则整条 高速链路失效。一个含���个物理通道的标准高速接口故障的概率为： ��������������� = ���=1 ��� ∁��� ��� × 1 − ��������������� ���−��� ×

应用服务、基础 软件服务、 系统服务等。 1.5 HarmonyOS 为开发者构建全栈场景化解决方案 HarmonyOS 提供了 90 多个 Kit，覆盖 30000 多个 API 接口，为开发者提供了全面、 易用的基础软件服务和增强软件服务。 10 11 2 第二章：HarmonyOS 应用开发基础解决方 案 2.1 应用框架 、无障碍朗读文本等。 无障碍开发服务能力包括： ⚫ 无障碍状态查询：为应用提供无障碍服务开启状态、触摸浏览开启状态查询接口， 以便应用根据无障碍功能开启状态，更好的服务于障碍人群和障碍场景。 ⚫ 无障碍事件发送：为应用提供主动聚焦、主动朗读等无障碍事件发送接口，以便应 用结合业务场景，做到更好的无障碍体验。 2.1.3ArkData（方舟数据管理） ArkData （方舟数 会先注册系统能力（System Ability）到系统 能力管理者（System Ability Manager，缩写 SAMgr）中，SAMgr 负责管理这些 SA 并向 Client 提供相关的接口。Client 要和某个具体的 SA 通信，必须先从 SAMgr 中获取该 SA 的 代理，然后使用代理和 SA 通信。下文直接使用 Proxy 表示服务请求方，Stub 表示服务提供 方。

云智算光互连发展报告 直接安装到系统主板上，但交换或计算的电芯片仍然保持独立的封 装，如图 3 所示。光引擎与电芯片通过主板上的精密走线进行互连。 图 3 板上光学结构 由于移除了可插拔模块的“金手指”接口、外壳以及部分重复 的电路，缩短了电芯片与光引擎的电气路径，从而降低了信号驱动 的功耗。同时，如果光引擎损坏，可以单独进行更换，而无需更换 昂贵的电芯片或整个主板。 在性能方面，OBO 虽然优于可插拔模块，但由于主板上的互连 源的数量设计上，该设备也有充分的技术考量，除了总体需要满足 512 通道 FR4 标准输出光功率外，还需要综合考虑单个外置光源模 块的光功率规格问题，因此采用了 16 个 20dBm RLM 外置光源接口方 案。 云智算光互连发展报告 图 12 新华三 CPO 交换机前面板实物图 3.3 OCS 在 AI 集群参数面的应用 华为在 2024 全联接大会上发布数据中心全光交换机，旨在打造 面向 CPO 有望成为主流技术选择。在产业生态建设方面，移动云将 加大与相关厂商的合作投入，包括封装厂（OSAT）封装能力建设、 基板厂商提升大尺寸基板制作工艺及能力、连接器厂商提供通用的 可拆卸光纤接口方案的合作等，通过全产业链生态逐步建立构建端 到端全光互连芯片生态。 在具体的实施层面，移动云在超节点 Scale-Up 网络互连技术研 发和部署方面会分场景、分阶段推进：针对整机柜超节点方案，推

GPU封装在同一基板甚 至同一芯片上，将电信号路径缩短至厘米甚至毫米级别，大幅减少了 传输过程中的中继损耗，并降低了SerDes接口的性能要求，从而系统 性地降低了整体功耗。 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) 5 图 1-4 不同接口设计的SerDes功耗[3] 带宽密度显著提升。通过缩短电信号传输路径，这些技术能支持 更高的单端口传输速率，同时在同一封装体内集成多个光通道，使得 pJ/bit 5-8 pJ/bit <5 pj/bit 灵活性 极高 支持热插拔 中 OE与主板绑定 低 OE与芯片绑定 极低 OE与芯粒集成 接口兼容性 支持多种接口 适配SerDes接 口 适配SerDes接 口 适配UCIe接口 可维护度 低 无需停机拆板 中 需拆板 高 拆封芯片 极高 整体更换芯片 主要应用场景 中长距互连 （公里级） 中短距互连 （百米级） 2Tb/s Co-Packaged (CPO) Module》定义了用于以太网交换机的 3.2T CPO 模块，光口 FR4 和 DR4 、电接口32xCEI-112G-XSR 、光机械模块规格、电气规格以及通 过增强现有 OIF CMIS 规范来实现的控制和管理接口等；  《 External Laser Small Form Factor Pluggable(ELSFP) Implementation

.........................................................................................62 3.4.1 接口设计与开发.............................................................................................. 施的关键环节， 采用 HL7、FHIR 等国际通用标准，确保数据的互操作性和一致 性。 在数据采集阶段，建议采用分布式存储架构，将不同来源的数 据集中存储于云端或本地服务器，并通过 API 接口实现数据的实时 同步。数据处理环节，需引入高效的数据清洗与预处理技术，去除 噪声数据，填补缺失值，并确保数据的质量。此外，数据安全与隐 私保护是不可忽视的环节，建议采用加密传输、访问控制、数据脱 型监控与更新机制，及时发现并解决模型性能下降的问题。 在技术集成方面，DeepSeek 应与现有的医疗信息系统无缝对 接。常见的集成方式包括 API 接口、中间件或微服务架构。具体可 采用以下步骤： 1. API 接口开发：为 DeepSeek 技术开发标准化的 API 接口，支 持与其他系统的数据交互。 2. 中间件部署：通过中间件实现数据的实时传输与处理，提高系 统的整体效率。 3. 微服务架构：采用微服务架构，将

Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等，实现对不同类型计算任务的优化。 与传统同构算力相比，异构算力强调在指令集架构、处理器类型、通信接口、内存访问模式 等多个层面的差异性与互补性，但也对异构算力整体系统性的资源管理、软件适配、调度优 化提出了更高的要求。 本白皮书聚焦智算领域的异构算力，具体是指面向大模型应用，采用不同架构设计的人 算力资源的一体“池化”。 将基于特定算力的编程应用程序转译为与底层硬件架构无关的中间表示层，通过智能编译优 化技术实现自适应的即时编译优化；各异构算力厂商间算子各异，需要构建跨架构的统一算 子接口，提炼通用算子的统一数学描述，解耦硬件实现细节，形成能够在厂商间源码共享的 算子库，省去重复开发成本且保障一致的算子实现，能够发挥硬件的最优性能，打造融合算 力底座。 （2）统一通信：构建低延迟高吞吐的智算高速公路 总线与服务器间 Scale-Out 组网扩展方式，针对异构算力单元硬件 互联接口、通信协议不一致问题，提供超高带宽、超低时延的内存语义通信能力和高扩展、 高可靠的长距无损数据传输能力；优化异构设备间的网络中枢，根据异构设备间计算和传输 能力智能规划全局网络流量，化解跨域、域内通信流量阻塞；构建异构算力间统一通信接口， 封装常用集合通信操作，向下自动适配各异构厂商集合通信库，开发者无需感知底层差异，

动、灵巧手精细操作等问题的工程化难度极高；成本层面，高性能关节、传感器与算力单 元导致整机成本高昂；安全与可靠性层面，在开放动态环境中保证长期无故障运行是人机 共融的前提。未来，高能量密度电池、柔性电子皮肤、仿生肌腱驱动以及脑机接口等技术 的突破，将是破解这些瓶颈的关键；产业层面，全球已形成科技巨头（如特斯拉、谷歌）、 汽车制造商（如比亚迪、现代）与创业公司同台竞技的格局，资本市场与地方政府政策（如 上海、安徽等地设立创 梯度下降、贝叶斯滤波）、理解物理交互（如力学、电磁学）的通用语言。 工程与信息科学基础： 计算基础：程序设计与数据结构培养学生将复杂问题转化为可执行代码的“计算思维”， 这是所有智能算法的实现基础。 硬件接口：电路与电子学揭示了传感器如何将物理信号（光、力、声）转化为电信号， 以及驱动器如何将电指令转化为机械运动，是连接数字智能与物理世界的“桥梁学科”。 系统思维：自动控制原理引入反馈、稳定性、动态系统等核心概念，为学生理解如何 嵌入式和 MATLAB/Simulink 软件开发，软硬件底层全 部开源，方便二次开发。 （3）模块化设计：Simulink 模块化编程，实现电机的驱动控制，算法验证，代码自动 生成。电路模块化设计，接口丰富。 （4）控制算法丰富：支持 PWM 和 SVPWM、矢量控制等电机驱动控制算法以及 PID、 电流环、速度环、位置环等控制算法。 （5）上位机软件功能强大：可通过上位机在线观测、记录、修改参数；可以实现对

程繁琐且周期长，难以及时响应业务变化（主机厂商硬件升级周期通常为 3~5 年），远滞后于业务对敏捷创 新的需求（如互联网业务的周级迭代）。此外，主机技术架构采用专属协议与接口，新应用或第三方工具难以 接入集成，与云平台、分布式数据库的集成需开发专用接口，集成成本高且易形成“技术孤岛”。 (2) 扩展性不足无法应对大规模业务挑战 传统主机技术栈主要依赖纵向扩展（Scale-up），通过增加处理器、内存和 I/O 存储成本。 18 ③ 访问协议优化：针对主机业务的数据特征，需支持更高效的数据访问能力。通过引入 pNFS（并行网 络文件系统），提升文件系统并行访问能力；通过扩展 POSIX（可移植操作系统接口）协议实现增强数 据访问的开放性，并且能全面提升存储访问性能。 关键机制包括： ① 大规模计算实例管理：统一管理虚拟机、裸机等计算实例，并提供容器服务采用 Kubernetes 容器编 排工 机房层：整体规划中需合理安排电力引入、网络出口及机柜布局；在机房内部应细化散热风道与线缆 布线的设计，保障物理环境的稳定与可靠性。 (3) IT 硬件层：在网络架构设计中，应避免单点故障，实现关键网络的冗余组网。设备应具备板级和接口 级冗余能力，管理平台需支持实时告警与分层监管，确保故障能被快速定位与响应。 (4) IT 软件层：云平台操作系统及管理软件，应支持多实例集群化部署，具备跨机房和跨地域的灾备能力， 确保在局部

8 个 800 G 端口或 64 个 1.6T 端口。而国产交换芯片仍停留在 7nm 制 程的 25.6Tbps 交换容量，瓶颈效应更加严重。然而在实际部署中， 为保障链路冗余、流控带宽和管理接口，芯片可用端口通常不到理论 最大值，导致整体带宽扩展能力受到压制。尤其是在并行训练中伴随 的突发性大量同步与广播时，网络时常出现瞬间拥塞、缓存溢出与延 迟剧增等问题[7]。 与此同时，随着大 与标注（来自作业调度器或应用层的剖面信息），以便识别各任务的 通信高峰；二是时序化的带宽资源管理能力，支持为被选定的任务预 留或独占链路时隙，并能在光链路重配置窗口内快速生效；三是跨层 的控制接口，使应用层、作业调度器、网络控制平面与传输协议能够 共享时序信息并执行协调决策。实现上可采用基于时间片的“通信抢 占/授权”机制、任务优先级队列与短期资源预占，以及必要的回退 策略（当预测失准或链路不可用时的迅速回退到公平模式）。 等方法，动态 扩展或收缩虚拟链路的带宽容量，实现资源配置与需求变化的实时匹 配。 要做到不对等的带宽分配，链路层需要对现有协议和机制进行扩 展，主要包括以下几个方面： 1. 链路抽象与逻辑接口增强 传统链路层假设物理链路带宽固定且对称，因此需要引入“虚拟链 路”抽象，允许将多个物理通道聚合为一个逻辑带宽池，并通过链路 层管理平面向上层提供动态带宽分配能力。 2. 链路状态信令扩展

软件定义自动化 02 芯片平台 硬件赋能 04 英特尔为软件定义自动化提供了全方位的硬件平台支撑，涵盖英特尔凌动®、酷睿™、至强® 等多层次处理器产品线，以及 丰富的可扩展高速 IO 和外围接口电路。这些硬件平台不仅能够满足从基础到高级的不同控制系统需求，更重要的是，它们 在软件定义自动化的核心技术挑战方面提供了关键的硬件能力支撑。 面对现代工业自动化对高性能计算、确定性实时响应、多元化负载整合以及 SR-IOV。  在选定的 SKU 上应用 Intel® TCC 和 TSN 技术，以确保实时性能。  支持 PCIE 5.0 以及多达 16 通道，以满足 原本多个系统所需的丰富接口需求。  Intel® RDT 技术用于资源分配，例如 缓存分配技术 (CAT)。 工具  ACRN 作为一种类型 1 的虚拟机监控程 序，支持基于虚拟化的工作负载整合。  在虚拟 Windows 平台开发 • 资源利用率高：共享同一硬件 平台，降低系统复杂度 • 兼容性好：保留 Windows 丰 富的软件生态支持 • 实时核隔离技术高度依赖 Windows 提供接口， 若 Windows 系统在实时核隔离等技术上迭代更 新，基于 Windows 的负载整合解决方案也需要 同步迭代更新。 • 目前绝大多数基于 Windows 的提供实时能力的 负载整合解决方案均为商用方案，可供选择的开