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例如：

机器刷卡为什么不到账

机器签不了到

机器开不了机

机器连接不上网络。

只要是机器方面的问题，都可以电联进行咨询。

人工智能引爆算力需求，模型向百亿级参数演进。虽然随着创新优化，未来训练计算量增长放缓，但仍需要十万卡级GPU集群。而国内受需求、技术等方面制约，十万卡集群短期建设及商用可能性较小。

另外，傅志仁指出：“算力不会走路，能走的就是数据。”而AI大模型训练/推理等工作需要在大量的计算单位中传递海量数据，需要智算网络具备超大规模、超低时延、超大带宽、超高可靠等关键特征。

面向当下万卡场景，解决国产集群性能低、生态差、效率低的问题，以及面向未来更大规模场景，实现高性能计算和网络根技术的自主掌控是关键。傅志仁介绍，中国电信的智算基础研发布局，主要从芯片硬件、软件生态、互联能力、管理调度四个层面出发。

会上，傅志仁重点介绍了中国电信在互联能力层的打造，以AIDC为核心进行组网，综合固移融合的入算网络、多机互联的算内网络、IP/传输的算间网络等能力，形成大规模、高效、无损、灵活的高性能智算网络，提升集群算力性能，破解算力供给发展难题，助力打造云网融合3.0新型算力基础设施。

入算网络方面，数字经济下各行各业都有海量数据产生，需要进行存储、传输以及处理。当前海量数据的传送大多需要靠硬盘搬运或高价格的专线传输，无法同时满足“快、好、惠”。

如何破解这一“不可能三角”问题，中国电信一是推出具有“泛在接入、随建随用、算网协同、安全可信”特性的“超算快线”产品，提供海量数据异属、异构、异域“入算”的统一解决方案。

傅志仁介绍，这一方案在持续完善网络覆盖、提供智算高速泛在入口的基础上，还针对业务的偶发性特点，提出定时定向的大规模数据传输方案，并通过定制化API接口让用户自助申请网络闲时的带宽资源，从而将原本带宽受限的网络线路弹性扩容至高带宽专线，并采用资源预约的机制将数据传输至智算中心进行处理，在满足超大规模数据弹性传输需求的同时，降低算力使用成本、增强用户自服务能力。

算内网络方面，在大模型的训练过程中，每一轮迭代GPU之间均需要传送海量梯度数据，因此需要构建GPU计算单元之间的FULL-MESH全互联与高速通道。主要面临两大挑战，一是建设万卡池全互联理论上需要的5000万条连接，二是机内带宽与机间带宽不匹配，当前机内总线带宽大于机间网络带宽。

面对这一因网络能力不足导致算力效率降低的技术问题，业界主要从四个技术维度解决智算网络端到端承载的效率问题，即集合通信库、拥塞控制、流量控制和负载均衡，具体解决方案分别聚焦端侧、网侧和端网协同侧。