大模型時(shí)代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

摘要： <正>大模型訓(xùn)練已經(jīng)成為推動(dòng)人工智能（AI）和云計(jì)算發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一，其底層基礎(chǔ)設(shè)施的性能直接影響訓(xùn)練效率和模型表現(xiàn).隨著大模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的性能需求也在持續(xù)提升，尤其是在支持大規(guī)模AI模型訓(xùn)練方面，成為未來云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)的重要研究對(duì)象.阿里云團(tuán)隊(duì)通過深入分析大模型訓(xùn)練中的網(wǎng)絡(luò)瓶頸和技術(shù)挑戰(zhàn)，從“網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、通信感知調(diào)度、故障分析定位”3個(gè)關(guān)鍵維度進(jìn)行... （共1頁(yè)）