对社会文明来说，人工智能已经不仅仅是一项简单的技术革命，它是一个新时代的更迭。就如同工业时代之于农业时代一样，会带来天翻地覆的变革，影响人类社会未来百年的进程。

和历史上的几次时代更替相似，总有一些新的技术或是产品，会颠覆人们的固有认知，正如大模型技术的出现，似乎点燃千行百业奔向智能升级的“引线”，让一个激情燃烧的时代，向我们呼啸而来……

每个新的时代，都有新的生产力源泉，无疑大模型时代的源泉就是算力。算力如笔墨，正在中国960万平方公里的广袤土地上，勾勒出一幅充满生机与活力的数字化图景。

在街头巷口，算力犹如指挥棒，智能交通系统以精准的算法控制着车辆的流动，减少拥堵；在田间地头，以算力作为牵引，实时监测农田的土壤湿度、温度等数据，让农民不再靠天吃饭；在校园课堂，以算力为“教鞭”，大数据和人工智能技术，为学生提供个性化的学习方案，帮助老师更有效的传递知识；在科研领域，科学家们利用算力，刷新宇宙深空的天图，探索星球的起源和演化……

在千行万业智能化转型的趋势下，AI应用领域的多样化，市场规模的不断扩大，带来了对AI算力的巨大需求。

大模型的盛行，算力已经不是像过去一样，每18-20个月翻一倍，也不是在深度学习时候，每6个月翻一倍，而是现在每年上百倍的增长，算力的缺口在逐渐扩大。

我们知道，异构算力通常由多种不同的算力处理体系组成，如CPU、GPU、FPGA、ASIC等。这些不同类型的处理器各自具有独特的优势，能够满足不同场景中的应用需求。通过将它们组合在一起，可以实现计算资源的优化分配和高效利用，进而实现计算效力最大化。

这意味着在大模型时代，要发挥算力的最佳价值，迈向多元异构计算体系是必由之路。

但是，在异构算力体系建设过程中，涉及大量计算单元内部的信息交互，也形成了庞大的生态系统，除了多种类型的专用芯片之外，各种形态的交换机、光模块/线缆等连接介质，以及各服务提供商交付的算力运营、算力调度、算法交易平台相互交织，为算力体系带来了巨大的复杂性。

解决问题的关键其实是网络，因为网络不仅是连接算力单元的纽带，更决定了算力调度、数据流通的效率与稳定性。

那么，如果将网络平台和智算平台解耦，增强网络对于多元异构算力的承载能力，通过网络的应用感知和资源分配机制，去响应各类应用需求，是否能够铺设一条解决异构算力体系建设的“康庄大道”？

其实，当前传统企业的算力部署存在明显的错位现象，大模型所需要的算力是异构算力架构，是融合了通用算力、高性能算力和AI算力的混合算力架构，这与企业传统ICT架构严重不符。

这就导致了一个局面：尽管异构算力体系可以充分发挥各种计算设备的优势，为用户提高智算效率、降低采购成本、提升系统安全性。但对很多企业来说，并不能像传统ICT基础设施建设那样可以轻车熟路的进行规划、采购、部署。

因为，传统ICT架构，遵循既定的标准和规则，体系生态封闭但很成熟，企业IT团队可以很容易搭建自己的算力基础设施。但异构计算的生态复杂多样，大量的异构组件间的互联互通无法解决，就无法串联起整个架构，更别提输出高效的算力。

所以，既要依赖网络组件间的互通互联，也必须要倡导一种开放和解耦的理念。

异构算力体系当中，“开放”原本就是一个最核心的话题。异构算力体系的核心优势就在于能够充分发挥各种计算设备的优势，提高智算效率。如果体系不够开放，企业客户会面对更多的兼容性和集成性问题，不仅会增加开发的成本和难度，还会导致不同计算硬件的性能无法充分发挥，从而降低了应用的性能和效率。同时在安全性上，不够开放也意味着信息交互的复杂性和不确定性增加，增加系统安全和稳定性的风险。

唯有“开放”，才能发挥异构算力最大的效能，也唯有要开放，解耦的智算网络，配得上大模型激情燃烧的时代。

而“开放”，恰是新华三智算网络解决方案最重要的价值主张。新华三集团副总裁、网络产品线副总裁、交换机产品线总经理李玉涛认为，“通过将网络平台和智算平台解耦，可以充分发挥算力生态中各领域的优势，实现资源共享和高效协作，帮助客户享有先进的AI智算平台、优秀的网络设备和高品质的联接介质。此外，用户可利用以太网开放标准特质，逐步构建大规模智算集群，实现与现有设施的无缝互通，并根据业务需求灵活扩展升级。”

以开放、解耦为基石的“智算网络解决方案”究竟是如何增强网络对于多元异构算力的承载能力的呢？

秘密就在“多元可靠联接、场景化网络调优、异构算网联动”三个关键词当中。

首先，以太网的技术已经非常成熟，且具备拉通和兼容多种不同终端的能力。面对智算的异构需求，以太网一方面需在网络侧解决端口密度、设备形态、通道标准、传输介质的扩展性和兼容性，另一方面需在计算侧筛选AI服务器网卡规格，为智算业务提供高性能算力，这种“多元可靠联接”的能力正是打通异构算力所需要的。

新华三《智算网络异构连通专项测试》标准

其次，在高性能网络领域，无损以太网（RoCE）是一个快速普及且被大众所认可的技术，其在成本、未来演进和生态丰富度上具备天然优势。当RoCE发展到智算网络时代，连接非智能网卡、智能网卡、可编程智能网卡等不同能力的网卡时，以“场景化网络调优”的模式解决Hash极化问题，降低网络拥堵风险，成为智算网络构建无损能力的关键。

新华三全场景负载均衡技术

第三，智算网络如果脱离了与算力的联动，那就是孤立、被动的，为确保智算业务有序的平稳发展，网络必须与算力调度平台联动起来。而国内大多算力厂商没有配套的网络设备和平台，因此，想用网络打通异构算力，则必须具备与多家厂商的CCL（集合通信库）的兼容对接能力，将算力需求转译为网络配置，也就是所谓的“异构算网联动”。

异构算网联动也是开放、解耦的关键一环。当用户在算力调度平台上对算力资源进行了分配、回收、调度等操作，网络需要跟随算力资源联动，缩短路径调整的时间，让算力节点和网络转发路径均达到最优。

新华三的思路是：通过网络控制器的开放能力，可以与各算力厂商的集合通信协议进行兼容互通，使客户可以在一张物理网络中承载多种异构算力，并通过网卡样本能力与网络资源的匹配运算，利用负载均衡技术来提升网络利用率。同时，控制器不但能够完成智算网络自动上线/扩容能力，还能够基于仿真技术对算力调度变化进行推演，规避风险，确保算网协同调度效果。

无疑，随着大模型与AI技术与千行百业的场景结合越来越紧密，AI算力的需求鸿沟仍将是各个行业迈向智能化升级的最大障碍，要依靠异构算力来填平鸿沟，开放、解耦的智算网络就必不可少。