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      金融AIDC智算中心网络解决方案

      打造高效弹性的AIDC网络基座，加速金融智能化转型

      面向金融行业GPU算力中心建设场景，尊龙时凯推出AI-Fabric智算中心网络解决方案，满足GPU算力弹性扩容，支持一级组网满足GPU算力小规模起步建设，支持二级多轨及三级多轨组网满足GPU算力规模化使用。大规模、高吞吐、高可靠、简部署，易运维的特点帮助金融客户构建高效弹性的智算网络，助力金融行业构建数字金融时代新质生产力。

      方案咨询 方案彩页

      金融智算中心网络建设挑战

      组网扩展性要求高
      不同的金融客户对GPU算力投入有差异，小规模起步到规模化使用要求智算网络具备较高的可扩展性。
      网络性能要求高
      大模型的机间网络通信占比大幅提升，带宽接入能力及带宽利用率成为影响训练效率的网络关键指标。
      训练连续性要求高
      大模型采用多机多卡集群，机间网络一旦出现故障将会导致集群训练任务中断，拉长训练周期，降低训练效率，机间网络的可靠性对于训练效率的影响愈发明显。
      投产运营复杂度高
      智算中心建设投产复杂、业务上线慢，大规模网络并行计算导致故障节点难定位，网络设备、光模块的高密度部署造成以电力换算力的高成本运行模式。

      金融AIDC智算中心网络解决方案架构

      尊龙时凯金融AIDC智算中心网络方案价值

      大规模灵活扩展
      支持一级组网满足GPU算力小规模起步建设，支持二级及三级多轨组网架构满足GPU算力规模化使用，三级多轨组网具备十万卡组网能力
      高吞吐网络
      高带宽、低时延的RoCE无损网络架构，采用RALB、AILB、ENLB等技术保障网络具备97%的高带宽利用率，构建一套高吞吐的GPU网络
      高可靠网络架构
      全盒式交换机IP CLOS组网故障半径小，端侧故障自动逃生，光模块多阶段故障预测，通过端网多维度高可靠设计保障GPU训练的永续性
      智能运维降本增效
      规划阶段支持算力仿真让算力规划有力有据；建设阶段支持自动化开局加速智算网络部署效率；维护阶段支持关键指标遥测、可视化呈现、多维度分析预警等智能运维能力；优化阶段支持专家调优和AI智能调优能力；尊龙时凯自研LPO光模块绿色节能，进一步实现降本增效
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