伴随着智算时代的到来，生成式AI的发展对算力的需求爆发增长。随着模型参数量越来越大，大规模AI计算进入万卡时代，面临计算能力不足、训练成本高等问题。原因之一就是传统网络效率低下，导致多节点间的通信效率低。在训练基础模型中，网络通信往往占到20%到40%的时间，在进行梯度和参数同步时，浪费了宝贵的算力资源。
为了提升大规模AI计算的通信效率，诞生了全新的超级以太网产品。此前，浪潮信息发布了面向生成式AI的「X400超级AI以太网」交换机，国内首款支持NVIDIASpectrum-X平台技术，并基于X400和BlueField-3SuperNICs打造端网协同的X400超级AI以太网(X400AIFabric)方案，大幅提升万卡GPU训练性能至1.6倍，实现了与专用网络架构媲美的网络性能，确保客户能以最理想的方式构建网络基础设施，从而显著加速AI模型的迭代和业务创新进程。
X400超级AI以太网专为AI大模型打造
ChatGPT的发布掀起生成式AI的发展热潮，大模型的参数量从千亿提升至万亿，能力得到质的飞跃，大模型作为新型的生产工具，推动着千行百业的快速创新。随着大模型时代的竞争愈发激烈，大模型的迭代能力已经成为市场竞争力的核心，所以国内外的AI大模型厂商纷纷投资构建超大规模的算力资源，压缩大模型训练周期，以快速迭代，灵活应对市场变化。
但随着算力规模的不断上涨，单颗芯片的性能不再是决定性的关键，AI系统的效率成为用户关注的焦点。目前在AI大模型用户的训练过程中，网络通信占训练时长可达20~40%。例如之前Meta的统计数据显示，在AI训练中网络通信时长占比平均占据了35%的时间（
为提高GPU资源利用率，网络通信效率亟待提升。但传统RoCE网络ECMP的HASH不均问题，导致整体链路负载利用率低，难以应对生成式AI场景下GPU之间会突发超高吞吐的独特通信模式，直接影响训练完成时间。而专用网络方案虽然可以满足性能需求，却无法兼顾已经构建完善的以太网生态系统。客户不仅需要高带宽、低时延、零丢包的基本网络性能，还需关注多租户、多业务并发隔离、缩短业务部署时间。
如何为AI大模型训练建设高性能网络，成为当下网络技术研究的新焦点。
不久前，浪潮信息「X400超级AI以太网」基于Spectrum-X平台，通过领先的端网协同技术，为AI大模型训练网络建设开辟了一条新道路，从性能、可扩展性、稳定性和用户体验四个方面应对客户面临的挑战，实现AI业务的
超高性能带宽利用率提升至95%并降低长尾时延
网络性能是核心，也是满足AI大模型训练的基础。X400超级AI以太网方案采用了X400加智能网卡的协同调度，通过自适应路由、报文保序、可编程CC等技术，实现交换机和网卡更加紧密的配合，为AI大模型提供零丢包、无阻塞的全链路交换网络，机间互联性能400G，有效带宽从传统的60%提升到95%，性能达到传统RoCE的1.6倍。
网络侧：传统的ROCE方案在进行转发路径选择时采用静态hash计算方法，没有考虑路径负载状态，导致多条流可能选择相同的路径，从而导致了数据包的堆积，降低了网络吞吐率。X400在交换机侧采用包喷洒技术，提供基于数据包的细粒度路由调度，在网卡侧提供保序服务，实现构建整体端到端的无阻塞网络，相比于传统的RoCE方案仅在交换机上进行路径选择和拥塞控制的方式，将彻底改善网络流量的负载均衡问题，全面优化流量的路径分布。
端侧：包喷洒会带来一个新的问题，就是一个流里的若干个数据包，可能会选择走不同的路径，导致数据包到目的端可能会乱序，如何将乱序到达的数据包重新编排、纠正，则依赖于智能化网卡的保序服务，通过DDP（直接数据放置）技术实现乱序重排，再转发给上层协议，通过这两个技术的叠加，结合X400感知本地、远端链路负载状态，实时调整转发路径，最终使得在上层协议对乱序无感的情况下，有效带宽大幅提升。
同时，浪潮信息凭借独有的AutoECN拥塞控制技术，降低长尾时延。创新性的将人工智能技术引入到ECN调优算法里，采用两百万组的流量模型，覆盖主流的大模型训练流量特征，来对ECN神经网络算法进行训练。AutoECN技术可以结合链路的拥塞状态，网络拓扑和长短流的实时状态进行动态的参数调整，提供拥塞控制最优解，整体缩短30%的FCT，
此外，AI大模型训练的网络优化离不开NCCL通信库支持，X400和IB一样，天然的与NCCL无缝衔接，能够为大模型提供
基于以上核心技术，X400超级AI以太网方案通过在256卡GPU的训练场景下实测，在多项核心指标上显著优于传统RoCE：
在RDMA跨Spine 4K MTU 1 QP性能测试中， X400 AI Fabric的带宽性能是传统以太网的4.3倍，接近理论峰值。同时，延迟方面，延迟比传统以太网低了2.2倍。这意味着X400 AI Fabric在数据传输和处理速度上远超传统RoCE，更适合构建超大规模的算力系统；
在智算中心的多租户环境下，测试NCCL all to all和all reduce的隔离性能，X400 AI Fabric分别表现出1.1倍和1.5倍的性能提升。这对于需要
在多租户AI应用的性能隔离测试中，使用Nemo LLM 43B模型和FSDP LLAMA 70B模型时，X400 AI Fabric的迭代时间分别比传统RoCE快1.2倍和1.4倍。这意味着我们可以更快地完成训练任务，更快的获得训练成果。
总的来说，X400超级AI以太网不仅在带宽和延迟上远超传统以太网，更是在大规模算力群和复杂的多租户场景中保持了卓越的性能表现，大大加速了AI模型的训练过程，充分释放客户构建的算力系统价值。
超大规模算力资源灵活拓展支持数十万卡
伴随着生成式AI的迅猛发展，模型参数量急速膨胀，单个CPU、GPU甚至多个GPU上无法完成模型训练的挑战。为此，智算中心通常会采用分布式训练技术，对模型和数据进行切分，采用多机多卡的方式训练，通过构建数以万计的GPU系统来提升算力，大幅缩短训练周期，这就需要智算网络能够具备支持大规模GPU服务器系统的能力，提供高性能、灵活可拓展的网络服务，以满足未来不断变化的GPU通信负载需求。
X400超级AI以太网在超高的端口密度以及弹性可拓展的能力加持下，具备超高性能的同时，可以满足数十万卡级别的算力规模，在二层组网下，GPU服务器数量可达1024台，支持8K张GPU卡，可根据算力规模灵活拓展到三层组网，GPU服务器规模可达64000台，
超高可靠确保业务稳定
大模型训练的稳定性至关重要，根据专业分析机构semianalysis显示，超十万卡的GPU因网络链路故障导致的模型训练重启所花费的时间，将比模型训练本身所花费的时间更多，因此企业难以接受网络导致的业务中断，只有稳定可靠的网络才能满足AI场景的苛刻要求。为此，浪潮信息集成了系统级的高可用技术，全方位保障AI网络的稳定。
在硬件层X400集成了IGE智能防护单元，对关键部件器件进行冗余备份，对关键硬件信号进行全面的监控和故障隔离，确保硬件层面高可靠，由于电子元件都难以避免老化和性能衰减，通过提供高速链路级的性能衰减预警，对Serdes关键参数定期检查，提前预警高速链路性能可能出现的劣化或者故障，发送提醒，避免链路的突然中断影响业务；
通过集成的网络监控模块，以及多种高精度的遥测技术，如buffer、Congestion、日志等，X400实现芯片级、系统级以及链路完整的监控，可以监控到底层链路的状况拥塞，二三层转发状况，整个包转发延时的变化，甚至包括RDMA任务链路的变化，全面掌握AI节点间通信状态；
结合以上监控的数据，通过路径重选机制，X400可以对潜在的故障链路进行自动隔离，在上层应用无感的情况下实现故障自愈。对于小概率出现的链路故障，如果是本地链路上行，可以通过硬件感知进行亚毫秒级的路径切换；如果本地下行链路故障，采用快速重路由技术，自动切换到备份路径上，时间上略慢于上行链路故障；如果发生远端负载断链，需要在更远侧对路由进行调度和均衡，通过在BGP协议优化多项设置，将整个链路恢复时间缩短到毫秒级，整体上无论哪种链路故障均可以实现毫秒级的故障自愈。
尚佳体验 提升整体运营效率
随着算力资源的不断投入，需要管理和配置的网元设备不断增加，基于传统RoCE方案的网络建设，涉及一系列繁杂多样的配置，错误的配置导致的训练性能下降，意味着业务上线以及运营维护的难度陡增，而且省心的方案往往带来成本飙升，业务尚未开展就困难重重。
为此，浪潮信息X400超级AI以太网方案延续了以太方案的兼容性和性价比，确保敏捷运维和超高性能的同时，大幅降低网络建设TCO，并为客户打造一键式自动化的部署模式，实现模型特征自适应的网络配置，将部署周期从数周缩短至数天，加速业务上线，结合全面可视的智能运维平台，直观发现潜在风险与故障，保证业务的连续性。
浪潮信息基于Spectrum-X平台打造的X400超级AI以太网解决方案，为智算中心客户带来三大核心价值：速度、效率和经济性，全面优化业务体验。该方案凭借其超高性能，支持万卡超大规模无损网络，实现算力资源的
