卡顿背后：被忽视的带宽瓶颈
当你在对话框前等待 AI 回复时，卡顿可能不止是 “算力不足”。大模型推理阶段，单条请求需传输数百万参数碎片，若终端到算力节点的带宽低于 10Gbps，就会出现明显延迟。而训练场景的带宽需求更是指数级增长 —— 这正是 AI 产业发展的隐形门槛。
训练现场：带宽需求的量级突破
AI 训练的带宽需求早已突破传统网络认知：
•单机门槛：单台搭载 8 张 H100 GPU 的服务器，需 8 块 200Gbps RDMA 网卡才能避免瓶颈，双向通信带宽需达 1.7TB/s；
•集群规模：训练 GPT-4 级模型需 25000+GPU 协同，单实例带宽从 2020 年 400Gbps 飙升至 2024 年 12.8Tbps，4 年增长 32 倍；
•存储联动：千亿参数模型每次迭代需处理 100GB 参数更新，存储带宽必须达到 TB/s 级别才能支撑。
运营商的应答：构建 AI 适配的网络底座
面对 AI 的苛刻需求，通信网络正进行结构性升级：
•低延迟架构：采用两级 Clos 架构，将节点间网络跳数从 7 跳减至 5 跳，半程延迟控制在 10 微秒内；
•高利用率优化：通过 flowlet 精细调度技术，将网络利用率从传统以太网的 40% 提升至 90%，避免带宽闲置；
•弹性扩展能力：打造从接入层到核心层的全链路无阻塞网络，支持单数据中心 20000+GPU 集群互联。
从日常对话的流畅响应到万亿参数模型的训练加速，带宽始终是 AI 能力释放的基石。通信运营商正以技术革新打破瓶颈，让智能体验更贴近期待。
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