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银元通POS机

超高可靠方面：模型训练对光网络故障极其敏感，丢包率/光层故障对GPU有效计算时间影响较大。研究数据显示，光层掉波会损失40%的算效，断纤时间超过50ms对业务影响明显；网络系统的多个环节故障，导致训练中断，对于整体训练效率和成本也会产生极大的损耗。为此，可通过快速协议+极速WSS+DSP的创新，在ROADM全光网中构建电信级50ms保护机制，实现快速恢复。同时，引入光纤感知与 AI 分析，基于 OTDR 或 DSP 提取温度、应变、振动、共路由等多状态参量，建立端到端性能模型，提升光网络整体可靠性。

超低时延方面：以1750亿参数规模的GPT-3模型训练为例，从理论估算模型分析，当时延从10us提升至1ms时，GPU有效计算时间占比将降低接近10%。因此，需优化光缆网布局，加快重点IDC（含通算、智算）光缆资源建设，解决算力枢纽间光缆直连资源不足以及时延较高的问题；此外，探索引入具备低时延特性的空芯光纤，在相同时延圈下，具有更广的覆盖范围，或将成为算网有力解决方案。同时，通过超低采样率处理、简化结构、集成化处理单元等方案创新DSP算法，实现低时延、低功耗光系统。

智算时代光通信新技术实践

李俊杰表示，面向AI业务大规模算力需求，中国电信基于光交换机与大容量光网络，积极推进低时延入算、超大规模智算中心组网，以及跨域一体化试验等关键技术研究，构筑智能时代坚实光底座，推动智算基础设施高质量发展。