在人工智能的潮流中，迪普科技与DeepSeek联手推出的AI基础网络正处于视觉中心。自从年初DeepSeek-R1模型问世以来，它便引发了全球的广泛关注，成为行业内不可忽视的焦点。伴随AI应用的迅猛发展，算力网络面临着前所未有的高要求。以深度学习模型训练为例，一些大型模型需进行海量数据的处理，进行数十亿甚至数万亿次的计算。这一巨大的算力需求促使迪普科技推出了LSW6600系列的交换机，涵盖32400G和64400G型盒式设备以及DPX29000-G系列等一系列设备，这些国产化的交换机全面支持RoCE无损网络特点，成为低延时高性能应用交付平台的引领者。

　　随着AI大模型参数突破万亿级，智算中心的建设正从“单点建设”迈向“全局协同”opera手机浏览器设置ip代理，然而，网络层所面临的关键瓶颈越来越明显。

　　传统的TCP/IP协议栈丢包率高达0.1%，这样的丢包率在大规模计算中导致了高达30%的算力浪费，使得GPU集群的协同训练效率难以攀升至70%。

　　智算中心的电力成本占比已超过40%，而智能调优等先进技术尚未实现规模化落地。如今的智算网络不仅要“可用”，更要“好用”，从底层架构设计到协议栈的全栈重构势在必行。迪普科技对此做出了回应，推出了针对智算网络的全新解决方案。

　　硬件层面，迪普科技的DPX29000-G系列采用了零背板的正交CLOS架构，这一设计有效消除了信号的衰减，实现了100%无阻塞交换；同时，LSW6600系列支持64*400G的高密端口。

　　在协议层上，RoCEv2协议的应用结合了PFC流控与AIECN智能拥塞通知，使得端到端的时延降低至5微秒，相较于传统的方案降低了整整80%。例如，某超算中心的实测数据显示，得益于这一架构的实施，服务器的容量得到了极大的扩展。

　　在算力网络的核心技术上，盛科系列交换芯片的使用让转发性能达到了5300Mpps，支持无损网络的技术标杆。

　　迪普科技的DPX29000-G框式和LSW6600盒式设备均在关键元器件上实现国产化，迎合了国家信创的趋势。

　　考虑到AI训练通常需要数千万美元的硬件投资来构建算力集群，在算力需求呈现指数级增长的背景下，传统的IT架构面临着两大挑战：

　　资源分配不均：大量任务无法进行合理分配，造成算力配置的贫富差距，部分节点超载而部分则闲置，导致整体的利用率下降。

　　后端节点状态不明朗：难以快速感知计算节点的状态，一旦出现故障，即影响整体训练效果，降低AI训练的效率。

　　资源分配不均：大量任务无法进行合理分配，造成算力配置的贫富差距，部分节点超载而部分则闲置，导致整体的利用率下降。

　　后端节点状态不明朗：难以快速感知计算节点的状态，一旦出现故障，即影响整体训练效果，降低AI训练的效率。

　　为此，迪普科技推出了ADX3000应用交付平台，作为AI算力网络中的智能中枢，这一平台犹如交通指挥官，能精准地将算力资源与需求相匹配，从而解锁AI算力的新潜能！

　　DPtech ADX3000应用交付平台能够基于任务的优先级和资源需求，采用多种算法智能调度海量的图像生成、语音识别以及大模型推理任务，避免发生任务的两极化分配现象，使AI模型摆脱繁忙的困扰。

　　在庞大的AI算力网络中，节点众多而分布范围广泛，汇聚了巨大的风险。任何一个节点的故障都可能引发连锁反应，影响整个网络的稳定性。DPtech ADX3000应用交付平台能够支持自定义策略，实时监测和感知算力节点的状态，消除节点状态未知的隐患；一旦某个节点故障，该平台可以迅速将任务转移至其他正常节点，确保网络的持续稳定运行，增强系统的容错能力，为AI业务提供7*24小时的不间断服务打下基础。

　　DPtech ADX3000应用交付平台在最高可达亿级超高并发的场景下，实现微秒级的超低延迟，同时也推出了业界首款T级高性能应用交付平台，为AI算力网络的建设发展助力。

　　在一个被国际巨头所主导的智算舞台上，迪普科技的价值不仅仅体现在技术的突破上，其探索出的“自主可控”的差异化路径更为人称道。随着AI2.0时代的到来，迪普科技推出的LSW6600系列及DPX29000-G系列全面支持RoCE无损网络特性的国产化交换机与T级高性能应用交付平台，将为客户打造更加坚实的网络基座，迎来传统算力网络的一次重要转型。返回搜狐，查看更多