....... 21 5.2.3 端网协同的路径控制：端侧传递需求 网络精准控制....................................22 5.2.4 网络隔离与资源保障：网络拓扑隔离，资源合理分配..................................23 5.3 极致高性能关键技术....................................... 的GPU服务器网卡接口达到8*400G，支持800G的GPU服务器也已推出，为了满足接入需 求，减少设备数量，对单交换机容量提出了越来越高的需求，而单交换芯片的容量提升节奏， 明显落后于IO总线的发展，并且存在物理上限。 2）组网拓扑的限制 为了满足数十万卡乃至更大规模的组网需求，在交换机支持端口数短期无法跃升的情况 下，传统的CLOS架构需要采用更多的网络层次，更多的网络层次意味着转发跳数增加，在 带来更大时延的同时，更 当前智算中心网络相对通用数据中心网络最显著的架构特征是端网融合，即网络内生架 构纳入端侧算力特征要素，经典技术机制如精细化负载均衡、基于量化信用的拥塞控制、基 于集约范式的在网计算等。同时，端侧网卡引入兼容网络拓扑的多路径控制、逐包喷洒等机 制。端网在架构上的深度融合，双向加强，从根本上大幅提升了面向智算中心网络传输和连 接性能，实现了超低时延、超大节点组网规模、超高传输通量。从设备形态上看，网卡、网

智能沟通机器人 云秤 磁盘健康 检测平台 云翊 数据中心 精益管理系统 中国移动 IT 云智慧运维创新实 践 网络大屏 动态拓扑 网元健康度 路径推演 业务拓扑 批量配置 星空雷达 配置下发 指标预测 异常检测 根因分析 能力封装 构建网络运维开放生态，功能面向 不 同运维角色，同时以标准接口对 外开 放功能与数据 智能诊断 基于机器学习生成动态基线，网络 访 问状态、网元指标智能检测、分 析、 定位恢复 网络可视 网络架构、拓扑、网元状态、访问路 径可视化 运维自动 从网络发现、更新、健康度计算、应 急、配置管理全流程自动化 星 空 雷 达 网 络 AI 分 析 平 台 4个维度 2 大场 景 类数据 3 元实时展现健康度拓扑， 网元健康度按由小到大排序， 通过标注不同颜色当前网元所处的状态 ，助力运维人 员快速定位。 网络健康态势 探针与拓扑融合：根据探针主机名自动识别 部署的区域 ，所有探针全 MESH 多协议探测， 统一的健康度计算、告警 ，并呈现在态势感 知拓扑。帮助运维人员快速判断应用故障是

之间的调用关系及业务拓扑，快速展现系统性能瓶颈，发现缓慢或错误请求， 下钻到全栈快照，找到耗时最长的自定义方法，定位SCM访问缓慢的原因。 应用场景 1 实时监测，锁定影响范围 在重大节日活动中，如618、双11等，通过实时监测，发现全国用户均出现访问订单页面延迟的情况，帮助格力电器锁定影响范围，根据 告警情况，分析告警原因。通过博睿数据的自动应用拓扑功能，精准发现在订单管理模块集群主机中出现告警的机器。 管理模块集群主机中出现告警的机器。 2 2 4 ｜ 让IT运营更智能 自动拓扑，定位问题根因 博睿数据对问题主机进行下钻分析，发现业务请求上升的同时，磁盘I/O读写次数上升，但同期该集群中的其他主机都无上升情况，定位 原因是由于业务流量负载不均衡导致。经过运维人员检查并优化负载均衡配置后，解决问题，助力运维人员快速发现、定位问题，将问 题解决效率提升至分钟级。 3 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的全栈监控与多维拓扑分析，打通从前端用户操作到后 端数据库调用的全链路追踪，构建端到端健康管理体系，全面保障集团核心业务流程高效运转。 ｜ 让IT运营更智能 博睿数据助力中国铁塔 实现全栈性能跃升 4

NVLink 已经发展至第五代产品，同时支持 576 个 GPU 之间 的无缝高 速通信；开放技术方案以 OAM 和 UBB 为主， OCP 组织定义了业内通用的 A I 扣卡模组形态（ OAM ） - 基板拓扑结构（ UBB ）设计规 范。 2 ）节点间：主要方 案为 Infiniband 和 RoCEv2 ； Infiniband 网络主要包括 InfiniBand 网卡、 InfiniBand 交换机、 小，点对点互联即可； 2 ）张 量并行 （ TP ）：将模型在“层”内进行切分，训练过程中前向和反向传播中都设计 Allreduce ，通信量大且频繁，通常要求全互联（ FC ）或交换拓扑（ Switch ）。 策略 通信模式 互联拓扑，带宽需求 数据并行 DP Allreduce 环状或全互联，常规需求，几 ~ 几十 GB/s 流水线并行 PP P2P 点对点相连，常规需求，几 ~ 十几 GB/s 资料来源： WikiChip 、国信证券经济研究所整 理 图 11 ：传统 PCIe 技术方 案 • NVLink 已经发展至第五代：第一代到第二代的演进主要是 互 联拓扑的改变，从 cube 直连变为 Switch 交换拓扑；第 三代在 通过增加单卡的 NVLink 通道数提升点到点 （ P2P ）带宽，第 四代通过完善多种协议内容，进一步实 现 C2C （ Chip to Chip

Reserved.  智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提 供超视距信息及优化路径规划。  智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动 驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度 融合 - 地图成为在线先验 与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图 智驾地图与传统导航地图的区别 特征 传统导航地图 智驾地图 主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素 道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则 按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等 精度要求 道路级别 (典型精度5-10米) 按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新

GPU 数据卸载，构建包括 GPU 显存、主存、宿主机与网 络持久化存储的多级缓存架构 [12]。利用以 CXL 为代表的高性能互联技术，支持多 机互联和资源共享，提高资源利用率。根据资源池网络拓扑及实时负载信息，实 现数据的智能路由，提高数据传输性能。打造训推过程中不同数据类型及不同阶 段的专有协议，提供专有 SDK 和专有插件，满足训推过程对于高性能、低成本的 诉求。依托 DPU 轻 Sensing Express Architecture, OISA），构建高性能、高可靠的 GPU 互联体系，以支撑训练、推理及高性能计算等数据密集型应用。 全向智感互联 OISA 协议通过全向连接拓扑架构，构建支持大规模 GPU 卡级 互联的通信体系，包含统一报文格式设计、多语义融合、多层次流控与重传机制， 11 集合通信加速算法优化等多项创新技术。协议在数据层采用智能流量感知标签技 术 DGSQ 的拥塞避免以及基于66B 原子码块的故障检测与通告等三大原创技术， 实现从技术标准到商用产品转化，满足超十万卡 GPU 集群组网需求。 12 面向中远期，引入 GSE 通信库优化，利用网络拓扑的天然聚合特性实现梯度 聚合的高效卸载，减少网络通信流量，并通过合理规划梯度分配及聚合功能的放 置加速聚合过程，降低通信延迟。引入光电路交换机（OCS），结合 GSE 技术体 系，优化光电混合

转发，而是对数据在 一定程度上做到随路计算、随路处理等多种复杂操作。 由于网络中的数据不再限于用户的业务数据，引入了大量的 AI、计算、感知数据，数据之间的 传输拓扑也不再限于 UE-RAN-UPF-DN 之间，而是可任意拓扑的，即存在 UE-UE、UE-RAN、 RAN-RAN、RAN-CN NF、CN NF-CN NF 等多种数据传输场景，不同的数据类型也对传输数据的协 议提出了不同的需求，如 3 相关技术 控制面技术 控制平面的技术主要是 SDN 控制器的实现。SDN 控制器是 SDN 控制器管理网络的软件，控制 器中包含大量业务逻辑，以获取和维护不同类型的网络信息、状态详细信息、拓扑细节、统计详细 信息等。控制器还需要掌握控制逻辑，如交换、路由、防火墙安全规则、DNS 等。网络管理员可以 方便地使用应用程序实现 SDN 控制器的配置、管理和监控网络。目前市场上的 SDN 控制器解决方 与释放。用户面数据则涵盖了真正的业务 数据，包括语音、分组数据、即时通信、邮件以及视频等多种业务类型。此外，网管数据包括性能 数据、告警数据和配置数据，主要用于对网络设备的性能监控、故障预警以及拓扑管理。 通过将这些数据采集方式与智能化、可编程的用户面架构相结合，网络能够在不同的环境和场 景下，灵活调整采集策略和传输机制，确保数据采集既具备高效性，也能满足不同应用场景的需求。 这一设计原

当前，量子计算正处于技术攻坚和应用探索的关键时期，各技术路线均处于快速进展阶段，哪 条技术路线能最终胜出仍未有定论，技术路线未收敛。 主要技术路线包括：超导、离子阱、中性原子、光量子、半导体、金刚石色心、拓扑等技术路 线各有千秋，核心差异在于：物理载体（电路/离子/光子）、操控能标（微波/光频/静电）、环境 需求（低温/真空/磁场）及扩展瓶颈（退相干/串扰/光子损耗）等方面。 所有技术路线均需满足以下标准： /SiGe或GaAs异质结）编码量 子比特，通过电控势阱局域载流子，借助自旋共振（ESR）或交换相互作用（Heisenberg模型）实 现门操作。 拓扑量子计算利用非阿贝尔任意子（如Majorana零能模或ν=5/2分数量子霍尔态）的拓扑简并 态存储量子信息，通过编织这些任意子（即交换它们的位置），可以实现量子比特的操作。 7 2024产业发展概览 01 01 02 03 04 于第一梯队， 欧洲与亚太地区（除中国）处于第二梯队。技术路线上，超导、离子阱和中性原子 是当前实现通用量子计算的三条主流路线，光量子计算技术进展缓慢，半导体路线 在扩展性等方面仍存在一定瓶颈，拓扑、分子、磁子、机械等路线目前依旧处于实 验室阶段。 软件方面，使用人工智能（AI）辅助量子硬件测控及量子线路设计成为系统软 件的主流，例如Google相继开发出AlphaTensor、AlphaQubit等软件。未来，量子

集群组网成本最高的部分。 通常 EP、PP、DP 并行的通信负载由 Scale-out 网络来承 载。 Scale-Up 是卡间互联网络通道，通常采用低时延的内存语义通信，卡间全互联拓扑或 Hyper-Cube 拓扑，使卡间的通信带宽数倍于 Scale-out 网络需求。承载的主要是卡间 TP 23 或 EP 并行的数据通信。Scale-up 网络的低时延和极高通信带宽使得不同 网卡同时连接到第一层的 Leaf 交换机上。4 个液冷机 柜共 32 台服务器，256 卡组成 1 个 SU 组网单元。采用 1 组 64 口 400G 交换机。 图 3-18 以 2048 卡集群互联拓扑为例：这种标准化网络架构组合可以通过采用更多一层交换机 的端口数和二层三层网络组合方案，自由扩展到更多 PoD 组合，组建 10 万卡+集群。 图 3-19 3.6 管理架构 管理架构设计目标，旨在构建统一的 管理模块外观 图 4-7 前面板外观 4.5 电源 电源模块使用双输入电源、54V 输出，双输入电源可实现两路供电自适应切换或命令 控制切换不同的切换方式。电源为主动式 PFC，主功率拓扑为三相 PFC+全桥 LLC，输入 电压交流范围 90Vac－264Vac,HVDC:190~400Vdc，效率>97%。 电源支持过压、欠压、过流、短路、过温保护，具备主动均流和 2.5A/us

支撑。此外，云网融合的安全防护机制为客户的数据隐私和网络安全提供了有效保护。通过网络隔离、数据加密 等安全措施，保障金融交易和业务的安全性。云网融合为我社提供了灵活的网络配置和管理能力，能够根据业务 需求自由调整和定制网络拓扑和策略。不仅提高了网上银行等业务系统敏捷性和响应速度，也大大增强了创新速度， 不断提供新的金融服务能力。 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 六、项目成效 五、系统运营情况 基于云网融合用户界面，可以直观地将容器的应用发布和网络策略进行统一配置部署、同时进行，减少了配置 环节，发布效率大幅提升，极大减轻研发人员工作压力；全链路应用拓扑，可以观测容器状态变化，实时洞察所有 容器节点的异常流量和性能瓶颈，让运维人员先于故障发现潜在问题，快速排查；通过 IaaS 服务能力，实现容器的 安全隔离和跨异构资源的网络通信，在传统边界防护的基础上为业务安全提供深层次加固。 配置管理规范（试行）（2020 年版）》和相关的执行流程设计等文件，目前该制度正在推广和试运行中，取得 了很好的效果。 2. 配置检索 3. 关系运算 4. 制度管理 根据配置信息展示多种数据中心服务的拓扑——基础设施映射架构、应用部署架构、应用访问架构等。基 于图数据顶点和边为节点（Node）和关系（Relationship）基础上，展示以应用为视角的应用族谱数据及各类 高级图数据算法查询；支持