"面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书（2023年）"
本白皮书由中国移动通信研究院编撰，详细探讨了人工智能领域的关键趋势，特别是针对AI大模型的智算中心网络的发展。该报告旨在为人工智能行业的学生、程序员、产品经理以及从业者提供宝贵的参考资料，帮助他们了解、研究、调研和学习最新的AI技术进展。
1.AI业务发展趋势
白皮书指出，人工智能技术正在迅速发展，主要体现在以下几个方面：
- 技术层面，预训练大模型的泛化能力和自监督学习能力显著提升，推动了模型精度的突破。
- 业务层面，AI应用日益广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、气象预报等多个领域，展现出巨大的商业潜力。
- 政策层面，各国政府对AI的重视程度日益提高，出台了一系列鼓励和支持AI发展的政策。
2.AI大模型对网络的需求
AI大模型的发展对网络提出了一系列新的挑战和需求：
- 超大规模组网：随着模型规模的扩大，网络需要支持更大的计算和存储容量。
- 超高带宽：处理大量数据传输时，网络需要具备高速传输的能力。
- 超低时延及抖动：实时性要求高的AI应用需要网络提供稳定且低延迟的服务。
- 超高稳定性：确保模型训练和推理过程中的网络稳定性至关重要。
- 网络自动化部署：为了提高效率，网络部署和管理需要更加自动化和智能化。
3.当前网络能力与业务需求的差异点
白皮书分析了现有网络在满足AI大模型需求上的不足，包括规模、带宽、稳定性、时延和自动化能力等方面存在的差距，并提出了具体分析。
4.面对差异的网络应对举措
为解决这些差异，白皮书提出了以下关键技术解决方案：
- 大规模组网：通过硬件改进和端网协同流控来增强网络的扩展性。
- 超高带宽：采用网络-应用协同设计、链路负载均衡和低功耗高速互联方案来提升带宽利用率。
- 超高稳定性：利用硬件快速感知和收敛能力，建立层次化的故障自愈机制。
- 超低时延：结合集合通讯算法、DPU硬件卸载和静态转发优化来减少时延。
- 自动化：开发自动化关键技术，实现网络的智能化管理和部署。
5.总结和展望
未来，AI大模型将继续推动智算中心网络的演进，为数字经济和智能化升级注入新的活力。随着技术的进步，我们有望看到更高效、更可靠的网络解决方案，以满足不断增长的AI应用需求。
此外，白皮书还提供了术语定义和缩略词表，以便读者更好地理解和应用其中的概念。
这份面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书为读者揭示了AI业务发展的趋势，阐述了AI大模型对网络的新要求，并提出了相应的技术策略，对于深入了解和应对AI时代的网络挑战具有重要指导意义。
