AI技术的飞速进步导致对数据和计算能力的需求急剧上升，而现有网络架构难以满足这些需求，已成为制约因素。这一状况直接影响到各行各业在AI时代转型的顺畅与否。
AI发展网络瓶颈
在人工智能时代，数据与计算能力的需求急剧上升。当前，大数据和AI技术已在医疗、金融等多个领域得到广泛应用，这些应用涉及的数据处理量极其巨大。全球范围内，与人工智能相关的数据量正以惊人的速度增长。传统的网络架构因其简单、低效和缺乏灵活性，在应对这种增长时显得力不从心。以某些AI实验室为例，在传统网络配置下，数据传输的缓慢已经影响了科研项目的进度和对时机的掌控。
在处理新兴业务场景时，传统网络暴露出诸多不足。AI业务包括企业计算、协同训练和推理等多个环节，每个环节对网络性能的需求都有所差异。由于传统网络架构存在限制，难以满足这些多样化的需求，导致众多企业在推进AI技术发展过程中遭遇障碍。
华为解决方案特性
华为推出的星河AI智算广域网解决方案具备多项独特优势。该方案构建的IP网络系统具备高传输能力、广泛灵活的接入方式、长距离传输的无损性，并能提供任务导向的服务。以AI智算中心的数据管理为例，该系统展现了卓越的数据处理效率。同时，它能够满足高传输能力等网络需求，保障数据传输的时效性与准确性。
该系统拥有多项高级的IP网络功能。其高吞吐量特性确保了数据的高速传输，尤其是在大型AI模型训练过程中。它支持广泛的设备接入，并具备10^-7的无损传输可靠性，即便在长距离传输中也能维持零丢包率。此外，通过精准的流控技术，系统还能根据任务需求合理分配网络资源。
海量样本上传的改善
数据传输面临诸多挑战。大规模模型训练过程中，会产生大量跨多个业务领域的数据，其来源遍布各地，远超单一地区或数据中心。现有的广域网负载均衡算法较为简陋，难以有效识别这些大规模数据流。以跨国公司AI模型训练为例，将数据传输至智算中心的速度缓慢。
华为提出的方案提供了高效的解决方案。该方案在处理大数据流传输方面展现出创新和高效的特点。借助优化后的流量识别与处理技术，它不仅能够准确识别大数据流以实现高效传输，而且保证了智能计算流中报文的稳定传输，有效解决了传统网络在满足智能计算流低丢包率需求方面的不足。
边缘推理中心优势
边缘推理中心正遭遇一系列挑战。在边缘推理的应用中，传统IP网络的表现力明显不足。它缺少有效的差异化承载识别功能，这使得区分不同优先级的数据变得困难。此外，其确定性时延能力不足，进而导致结果输出的延迟。同时，安全防护等级的欠缺使得数据面临更大的风险。
华为的解决方案展现了卓越的应对实力。该方案具备识别多种数据类型的功能，并能根据不同数据类型设定相应的传输方式。借助网络技术的优化，实现了低延迟传输，确保了结果的实时输出。同时，它还能增强安全防护水平，有效保障边缘推理中心的数据安全。
企业入算场景的突破
过去，企业在算法和调度方面遭遇了挑战。原有的负载分配算法较为简陋，难以应对大规模数据的快速调配需求。同时，设备内部结构僵化，缺乏灵活性。对于需要紧急进行模型训练的企业来说，高效地将数据传输至智能计算中心进行运算变得尤为困难。
华为的方案显著提升了性能。该方案内置的AI技术能够对大数据流进行精准的负载算法优化。这使得系统能够迅速处理千万级数据流，大幅提高了调度速度。此外，设备内部的协同调度机制能够灵活适应不同任务需求，实现TB级数据的高效传输。
推理场景中的成果
在推理场景中，曾面临需求多样且难以满足的挑战。不同租户对时延有各自的标准，传统方法难以适应这些差异，导致数据中心间跨网协同调度效率不高。以多租户使用智算中心进行推理为例，时延问题常导致用户体验不佳。
华为的方案已取得显著成效。新增的AI应用增强了感知能力，与控制器协同，实现了针对不同租户的时延路径个性化配置。此外，借助流感知引擎和全局调度功能，该方案在跨广域网的数据中心中实现了高效的协同调度，确保了高吞吐率。
华为持续加大在智能计算广域应用场景的数据通信产品研发力度，专注于增强广域网络性能。这种研发投入预计将如何推动整个行业的进步？期待各位发表看法，点赞并转发。
