随着人工智能飞速发展,大模型技术在全球应用越来越广泛，足以窥见以AI为核心的大模型带给千行万业的巨大革新。然而，AI大模型不是凭空产生、一跃而起的，针对大模型的训练是个复杂的系统工程，需要更高的计算能力和更多的数据传输能力，因此网络新基建在大模型产业发展中将会扮演关键角色。

  在日前举办的华为全联接大会2023期间，华为发布了星河AI网络大模型，该模型汇聚了华为数据通信领域超200亿语料，凝炼了3万多名华为网络专家的智慧结晶。会上，华为数据通信产品线总裁王雷分享了华为对AI智能化时代的前沿洞察与独到理解，并详细解读了星河AI网络如何用高运力释放AI时代高算力，继而实现“以网强算”的。

  过去几年，随着数字基础设施在政务服务、经济建设、民生保障、社会治理等方面的支持作用加大，人工智能算力需求迎来爆发式增长。近日，工信部等六部门联合印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确强调计算力、运载力、存储力一个都不能少，其中以网络传输为核心“运载力”对人工智能行业发展至关重要。王雷表示，虽然大模型能力非常强大，但建造一个大模型算力中心的成本十分高昂。曾经有客户初略计算过，一个万亿参数的模型需要基础投资十亿以上，还需要每年支出几千万的维护费用，这让“自建”几乎成为不可能完成的任务。

  因此客户更关心另一个问题——“既然自建是不可能了，如何才能尽早的用上大模型”。

  作为华为面向智能时代打造超高吞吐，长稳可靠、弹性高并发的新型网络基础设施，星河AI网络便有了优势。王雷表示，行业将走向算力出租和服务模式，大型算力服务中心将成为服务千行百业的算力中台。这也就意味着，算力服务将以公共服务的形态存在，并涵盖“算力产生、算力传递、算力接入”三个部分。

  首先是算力服务的产生，AI算力中心规模越大，也就越容易出现常说的“智能涌现”，因此算力服务一定是中心化的，算力中心一定是集群式的。其次是算力服务的传递，算力训练需要新数据的不断交互才能更加智能，但企业和个人距离算力中心会很遥远，需要数据跨越成百上千公里的传递来进行训练，并回传结果持续更迭。最后是算力服务的接入，应保证无论是大城市还是县镇乡、企业还是个人，都不应受限于接入链路的限制。

  王雷介绍，针对以上三大挑战，华为星河AI网络提供了整体解决方案和系列产品。

  在算力产生方面，星河AI网络提供新一代星河智算交换机，具有400GE和800GE高密端口能力，仅2层交换网络可实现1万8000卡无收敛集群组网，可支持超万亿参数的大模型训练；同时网层数的减少避免了大量的光模块的互联，不仅降低了建网成本，也降低了网络功耗。

  此外星河AI网络还支持独创的网络级负载均衡的方案NSLB，使得AI网络吞吐从50%提升到98%，AI训练效率提升20%，实现真正意义上的算力超频。再加上全栈可视运维黑科技实现大模型训练网络路径、流负载实时可视化，结合Packet Event数据面异常感知技术和DPFR故障无感自愈技术，实现亚毫秒级故障快速收敛。

  在算力传递方面，星河AI网络具有高吞吐、高弹性、高并发优势。基于华为多路径智能调度、流感知均衡调优和自适应抗丢包技术，可实现 “T级数据小时达”，转发运力提升8倍。在算力接入方面，华为推出了星河网关路由器，采用Fillp技术来抗网络劣化，可以在1%的丢包率的情况下将带宽负载率从10%提升到80%，即便是网络质量不好的偏远地区，AI算力也能顺畅流动、如期到达。

  “目前，人工智能在各个行业都在创造着不同的‘奇迹’”王雷表示。比如在医药行业，一款抗生素从研发到上市平均需要10亿美金以及10年以上周期，大部分时间都花费在目标药物筛选和检验过程中，医学界称之为“大海捞针”。而华为盘古药物分子大模型改变了过去40年没有新抗生素诞生的空白，通过学习17亿个分子化学结构，助力西安交大一附院刘冰教授的团队只用不到一个月时间，就找到了新型的抗生素“肉桂酰菌素”，下一步将进入临床验证阶段。

  据悉，在华为全联接大会2023期间，华为还联合中国信息通信研究院、科大讯飞研究院正式发布了《星河AI网络白皮书》，其中阐述了星河AI网络在AI大规模参数计算场景下的广泛应用前景，并从AI业务的发展趋势、网络架构和关键技术创新三个方面展示星河AI网络在人工智能产业的技术领导力，为构建面向AI大模型的高性能训练网络提供参考。

  “华为星河AI网络的发布，是华为积极投身各行业智能化变革的重要一步。未来，星河AI网络也将为全球用户提供更优质、更智能的AI网络服务。”王雷说。