面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书（2023年）

这份报告分析了AI大模型对网络能力的需求和现有网络与业务需求之间的差距，并提出了一些措施来补偿这种差距。

大模型是通过在大数据集上进行预训练来适应多种下游任务的模型，具有很强的泛化能力和自监督功能以及突破性能的高精度。

目前，在ChatGPT等生成AI的快速发展中，全球范围的经济价值将达到数万亿美元，并在中国市场实现了爆发式增长。

这种增长对底层GPU支持规模提出了更高的要求，达到了万卡级别。因此，如何满足如此巨大规模的训练任务，对网络的规模、性能、可靠性和稳定性等方面提出了前所未有的挑战。

此外，报告中还提到了人工智能政策的发展趋势，尤其是在中国市场，政府提出了深入产业领域以提升数据安全和产业质量的建议。

因此，白皮书提出了一些关键技术的需求，例如大规模组网、高带宽、高性能、低时延和智能。

最终目标是建造一个大规模、智能化、高带宽、高性能、低时延的AI大模型智算中心网络。

综上所述，这份报告是关于AI大模型在网络中行动的探讨，针对当前网络与业务需求之间的差距提出了一些解决方案。政策支持及技术需求推动了AI领域的快速发展。建设智能网络可以满足未来AI大模型的需求。

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