网络变革与AI发展连网的上行和下行的非对称带宽,既有技术历史遗留问题,也有 网络结构性原因(包括商业和运营模式);同时,亦是网络发生 数据流阻塞的主要根源,并导致丢包和抖动(Jitter,是衡量网络 延迟波动程度的指标,指数据包传输延迟的时间变化量)。学习笔记 8/19 三、现行的传统 IP 网络架构 互联网络历经了 40 多年的沿革,基于 TCP/IP 的网络在 结构和规模上发生了质和量的演变。例如。网络结构及其管理的 ---自动化网络管理:采集并分析多样化的网络遥测数据 (包括设备日志、数据流记录、路由状态更新等),其对异常 检测与性能问题的识别速度远超人工运维。例如,机器学习模型 可精准识别异常流量峰值或延迟突变,并在复杂网络拓扑中快速 定位问题根源。这种主动分析的能力有助于在设备故障、配置 错误或安全威胁影响服务和用户之前及时识别。通过将原始数据 转化为深度认知,AI 能够成为了合作团队中的一位专家级 且严苛的要求。这一新兴网络架构的核心需求包括(但不限于): ---高吞吐量与低延迟:AI 集群必须在计算节点间实现海量 数据的极速传输。以神经网络(neural network)训练为例,GPU 之间需要以毫秒级频率持续交换模型参数、梯度值与数据集分片, 每秒传输数据量高达数 10GB。任何网络延迟都会直接影响 AI 性 能 表 现 ; 而 传 统 通 信 网 络 因 延 迟 较 高0 魔豆 | 19 页 | 1.24 MB | 4 天前3
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