AI工作负载“加速跑”，高性能网络如何“护航”？
在数字化浪潮下，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑我们的生产和生活方式。AI技术的迅猛发展在带来巨大机遇的同时，也对数据安全、网络基础设施等带来全新挑战。随着AI大模型在多领域的广泛应用，网络性能已成为制约AI发展的关键瓶颈——无论是模型训练的海量数据传输，还是推理阶段的实时响应，均对网络的高带宽、低时延、高稳定性提出了严苛需求。传统网络架构已难以满足这些严苛要求，构建高性能网络以保障AI工作负载势在必行。
AI工作负载的两大阶段：训练与推理
在AI训练阶段，AI模型需通过海量经验数据展开学习并优化自身参数，让模型掌握对特定任务高效预测、分类或内容生成，提升准确性。而在推理阶段，AI模型需将训练应用于实践，经过训练的AI模型接收到全新数据后，展开分类或预测，从而输出决策或得出结论。
AI模型的训练和推理规模大、时间周期长。AI训练过程中，仅单次计算迭代内梯度同步需要的通信量就达到百GB量级，远超单台服务器算力极限，必须依赖庞大的算力支撑。而进入推理阶段时，AI更需要与用户进行交互，实时响应并回答，网络的低时延显得尤为关键。为此，构建由大量服务器节点组成的分布式计算集群，并通过高带宽、高性能网络架构实现节点间的互联，才能确保传输速度和协同工作。
AI工作负载对网络的六大核心要求
高带宽
AI模型进行训练和推理过程中，单链路带宽需求普遍超过100Gbps，而集群间总带宽更需要达到Tbps级别。因此，只有高带宽的网络链路才能保障网络性能，确保算力集群的高效协同。
低时延与稳定性
低时延与稳定性对于AI工作负载至关重要。无论是AI聊天机器人、语音助手，还是SaaS平台的AI嵌入，响应延迟都会直接影响用户使用AI的交互体验。特别是高频交易系统、云虚拟机迁移及大规模分布式系统之间的数据同步等时间高敏感的AI应用场景，对网络时延的要求更高，公共互联网已难以满足此严苛的时延要求。
大规模组网能力
AI大模型训练需要构建大规模的分布式计算，以高效的大规模组网技术，支持大容量、高密度的网络设备部署，确保大量服务器节点间的参数同步效率。
安全保障
为确保合规性、保护敏感数据，及避免不可预测的安全状况，AI工作负载的网络架构需提升安全性能，并加强访问控制与身份认证。
自动化部署
AI模型训练和推理时，集群规模庞大且配置复杂，时常会遇到需要多台设备并行部署的情况。采用自动化部署配置方案不仅能显著提升AI大模型集群系统的运行可靠性，还能有效优化资源利用效率。
多云互联能力
混合云架构已成为AI工作负载的主流部署模式。不少企业会采用公有云训练、私有云推理等混合部署策略。因此需要提升AI工作负载时跨云平台之间的高速稳定连接能力。
香港电讯高性能网络“护航”企业AI工作负载
面对AI工作负载对网络提出的严苛要求，无论是训练模型还是将其部署到生产环境中，又或是是使用云厂商提供的AI智能工具，香港电讯都能凭借领先的网络基础设施和多元的数字解决方案，为企业构建坚实且高性能的网络基石。
依托覆盖全球的网络资源，香港电讯为企业客户提供丰富的带宽选择、路由优化传输、稳定冗余的网络设计、自动化部署能力、集成多种安全防护以及高效连接国内外多云平台的能力，助力企业AI工作负载“加速跑”，抢占AI时代先机。
