目录
1新一代智算中心网络管控运维需求1.1新一代智算中心发展概述1.2新一代智算中心网络管控运维挑战1.3新一代智算中心网络管控运维需求1.3.1精细化硬件资源管理1.3.2端网一体化管理1.3.3设备状态的可视化与监控1.3.4高效的故障管理与业务恢复 51.3.5多租户需求52新一代智算中心网络管控运维技术体系 72.1高性能算网平面是基础2.2管控运维是关键能力 92.3智算网络大脑是未来3新一代智算中心网络管控运维平台关键能力 133.1资源纳管.. 143.1.1多层次拓扑可视 143.1.2拓扑校验. 143.1.3资源的全生命周期可视化 153.2端网配置. 153.2.1配置模板. 163.2.2一键部署.163.2.3配置核查... 163.3状态感知 173.3.1高精度采集与数据分析. 173.3.2基线预测与异常检测 183.4故障定位.. 183.4.1自动巡检 193.4.2慢节点识别与优化 193.4.3随流检测..20
3.4.4故障隔离 .213.4.5作业恢复与CKPT .213.4.6持续监控与自我修复 22
3.5.1端网协同的拥塞控制优化 223.5.2端网协同的路径规划 243.5.3集合通信优化 24
4新一代智算中心网络管控运维关键技术展望 26
4.1智算中心网络数字李生 264.2故障自愈 284.3管控运维智能体 28
5总结与展望 ...31
6缩略语列表， .33
1新一代智算中心网络管控运维需求
1.1新一代智算中心发展概述
在当今日益进步的人工智能领域，大模型已经显著成为推动信息技术前沿进步的关键动力.从BERT到GPT等代表性模型的演变过程中，涌现出具备方亿到数十万亿参数的大语言模型和多模态模型.这些模型在自然语言处理、图像识别、内容生成等复杂任务中展现出了卓越的处理能力和惊人的应用价值.然而，要有效地训练这些庞大的模型，并充分发挥它们的潜力，我们不仅需要持续的算法创新，同样重要的是需要强大且可靠的算力及网络支持.新一代智算中心，作为算力资源和数据处理的集中枢纽，正逐步成为推动科技创新和支撑数字化转型的关键基础设施.这些智算中心不仅负责大规模数据的处理和高复杂度计算任务，还集成了先进的机器学习与深度学习算法，向各行各业提供强大的智能化支撑.2023年10月8日，工业和信息化部联合中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等五部门共同发布了《算力基础设施高质量发展行动计划》.该计划提出，新型的算力基础设施将信息计算力、网络运载力、数据存储力整合在一起，不仅能实现信息的集中计算、存储和传输，还具备智能化、安全可靠、绿色低碳等多种先进特性.这对于促进产业的转型升级、推动国家的科技创新、满足人民对美好生活的向往，以及实现社会的高效能治理，均具有深远的意义.
在新一代智算中心的持续发展中，智能化的运维管理、云原生技术的应用、和绿色能源技术的集成，已成为其核心发展方向.这些技术的综合应用，正在推动智算中心向更高效率、更环保、更智能化的方向发展.新一代智算中心需要具备支持超大模型训练的能力，形成足以处理方亿参数级别模型的超大规模有效算
力.通常，这种超大规模算力需要从数干至数万张高性能GPU卡或人工智能计算加速卡的集成应用.这些计算卡必须协同作业，以提供充足的计算能力来应对模型中海量参数的处理和更新需求.尽管拥有庞大的计算资源，如何高效地管理和利用这些资源，仍是摆在我们面前的一个重大挑战.
1.2新一代智算中心网络管控运维挑战
在新一代智算中心网络的建设和管理过程中，管控运维面临着前所未有的挑战.这些挑战主要体现在以下四个方面：
图1新一代智算中心网络管控运维挑战
（一）超大规模
为了支撑具有干亿至万亿参数的大模型，智算中心需要具备千卡、万卡级别的计算能力.这种超大规模的硬件集群管理，对运维团队的协调能力、故障恢复能力和系统稳定性提出了更高的要求.
（二）超多配置
智算中心的硬件环境复杂性极高，涉及到同厂家或异厂家的GPU、CPU、PCleSwitch、NVSwitch、网卡、光模块、交换机等多种设备的配置和管理.这
些设备的多样性和复杂性要求运维团队具备跨领域的专业知识，能够处理从硬件选择、配置到优化的全方位问题.
（三）超细粒度
随着大模型计算的普及，业务同步和流量管理的精度要求日益严格，甚至达到了微秒量级.这意味着运维系统必须能够进行细粒度的监控和调度，以确保计算任务的高效执行和资源的合理分配.
（四）超智控制
为了智算中心网络能够尽可能地承接大训练量的智算任务，需要对于网络设备进行更加智能化的控制和调度.比如集中控制对网络设备拥塞指标的水线设置，通过智能识别和分析历史流量和数据，对水线进行动态全局调整，从而极大增强网络吞吐能力.通过网络负载的全局智能化的负载分担计算，可以显著增强网络处理大规模训练任务的能力.
面对这些挑战，新一代智算中心网络的管控运维技术需要不断创新和发展，以适应日益增长的计算需求和复杂的运维环境.这包括但不限于采用先进的自动化配置和管理工具、智能化运维支撑系统、精细化的实时监控策略和高效的自动化故障恢复机制.此外，还需要加强专家系统能力，提升专家系统对新技术的掌握和应用能力，确保智算中心网络的稳定运行和高效管理.
1.3新一代智算中心网络管控运维需求
新一代智算中心网络对管控运维系统提出了更高级别的要求和挑战.这些要求不仅反映了技术的进步，也突显了运维策略的创新必要性.
