AI 推理工作负载的无损网络建设方案

引言

随着 AI推理 从单机测试走向大规模生产部署，AI 推理网络的优化重点也在发生变化。推理业务通常面向实时请求，用户等待的是即时响应，而不是后台任务完成。因此，网络中的拥塞、丢包、重传和延迟抖动，都会被快速放大到业务体验层面。

超擎数智的 AI 推理网络解决方案，核心思路不是只提升某一项参数，而是围绕计算网络、管理网络和存储网络进行分层设计，并结合 InfiniBand、RoCE、800G/1.6T 光互连、51.2T 交换机和端到端测试验证，帮助推理集群构建更稳定的无损网络基础。

为什么 AI 推理需要无损网络？

AI推理与AI训练网络不同，一个推理请求可能会经过多个 GPU 节点、模型分片、KV Cache、存储系统和前端服务。只要其中一段链路出现明显拥塞，就可能增加整体响应时间。

在分布式推理中，多个 GPU 往往需要协同处理同一个模型任务。若网络出现丢包或重传，数据到达时间会变得不稳定，部分 GPU 需要等待其他节点完成同步，最终降低 GPU 利用率。对于高并发推理业务来说，这种等待会持续积累，表现为尾延迟升高、吞吐下降和服务质量波动。

无损网络的价值，在于通过更合理的拥塞控制、链路规划和物理层可靠性，减少数据包丢失与不必要的重传。它并不意味着网络永远不会遇到压力，而是让网络在高负载下仍能保持更可预测的传输表现。

超擎数智的无损网络架构思路

1. 计算网络层

计算网络层主要承载 GPU 到 GPU 的高速通信，是 AI 推理集群中最敏感的网络部分。对于推理业务来说，计算网络需要解决三个问题：节点之间是否有足够带宽，路径是否稳定，拥塞时是否能减少丢包和重传。

超擎数智的计算网络方案可根据不同集群规模选择 InfiniBand 或 RoCE 架构。InfiniBand 更适合对低延迟和通信确定性要求较高的推理场景；RoCE 则适合希望基于以太网生态构建高性能推理网络的项目。两种路线没有绝对优劣，更多取决于客户的集群规模、预算、现有网络基础和运维能力。

2. 管理网络层

管理网络层不直接承载 GPU 计算数据，但对推理集群的长期稳定运行非常重要。如果管理流量与计算流量混用，在高峰期可能影响核心业务链路，也会增加故障排查难度。超擎数智通过 N6300-48Y8C、N6300-32C 等设备构建独立管理网络，可以让运维流量与计算流量分离。这样做的好处是，即使计算网络处于高负载状态，运维团队仍然可以保持对设备状态的可见性。

3. 存储网络层

推理业务并不只依赖 GPU 计算。模型权重加载、向量数据库访问、缓存读取、日志写入和结果回传，都会对存储网络提出要求。尤其在大模型推理场景中，模型文件大、访问频率高，如果存储网络带宽不足，GPU 可能会等待数据，影响整体推理效率。

超擎数智在存储网络层提供 400G、200G、100G 等弹性带宽选择，使客户可以根据模型大小、并发请求和存储架构进行配置。相比单纯堆叠高速端口，计算、管理、存储三层分离的架构更利于带宽规划，也便于后续扩容。

超擎数智典型的 AI 推理无损网络架构

超擎数智 InfiniBand Network Solutions

InfiniBand XDR Solution for Rubin & Blackwell

超擎数智采用NVIDIA Quantum-X800 Q3400-RA交换机，作为Spine（32台）和Leaf（18台）交换机，构建2级 Fat Tree 架构。

该方案支持最高 2304 节点集群，由32个NVIDIA DGX Rubin NVL72 / GB300计算节点组成，并提供 XDR 800G per Node 的连接能力。

针对不同连接距离与部署场景，提供如下互连组合：

Switch to Switch：

• 1.6T OSFP224 2xDR4 IHS ⟷ 1.6T OSFP224 2xDR4 IHS（500m）
• 1.6T OSFP224 2xFR4 IHS ⟷ 1.6T OSFP224 2xFR4 IHS（2km）
• 1.6T OSFP224 DAC IHS（0.9m）
• 1.6T OSFP224 ACC IHS（1~2.5m）
• 1.6T OSFP224 AEC IHS（3m）

Switch to Server：

• 1.6T OSFP224 2xDR4 IHS ⟷ 800G OSFP224 DR4 RHS (500m)
• 1.6T OSFP224 IHS to 2x800G OSFP224 RHS ACC（2.5m）

该方案适合面向高性能推理和大规模 GPU 协同通信的场景。主要解决的是大规模 GPU 通信中的路径一致性和带宽扩展问题。2 级 Fat Tree 可以让节点之间保持相对均衡的通信路径，减少部分链路过载带来的性能波动。对于张量并行、流水线并行或高并发模型服务，这种架构有助于提高跨节点通信效率。

InfiniBand NDR Solution for Blackwell & Hopper

超擎数智采用 NVIDIA Quantum-2 NDR 交换机作为 Spine（16 台）和 Leaf（多组）交换机，构建 2 级 Fat Tree 架构。

该方案支持最高 1024 节点集群，由 256 个 NVIDIA DGX H200 / B200 计算节点组成，并支持单节点 1×400G 或 2×400G 灵活接入。

该方案针对不同连接距离与部署场景，提供如下互连组合：

Switch to Switch：

• 800G OSFP 2xSR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xSR4 IHS（100m）
• 800G OSFP 2xDR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xDR4 IHS（500m）
• 800G OSFP 2xFR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xFR4 IHS（2km）
• 800G OSFP IHS DAC（1~3m）

Switch to Server：

• 800G OSFP 2xSR4 IHS ⟷ 400G OSFP SR4 RHS / 400G QSFP112 SR4 RHS（100m）
• 800G OSFP 2xDR4 IHS ⟷ 400G OSFP DR4 RHS（500m）
• 800G OSFP IHS to 2x400G OSFP RHS DAC（1~3m）

该架构适合面向 Blackwell 与 Hopper 平台的高性能推理集群，尤其适用于需要稳定 400G 节点接入、低延迟通信和较强同步效率的场景。2 级 Fat Tree 架构可以让 Spine 与 Leaf 之间形成多路径互联，降低单一路径拥塞对整体推理任务的影响。对于从 400G 高速网络演进的推理集群来说，该方案能够在性能、部署复杂度和未来扩展之间取得较为稳妥的平衡。

超擎数智 RoCE Networking Solutions

1.6T RoCE Solution for Rubin

超擎数智 采用 SN6600-LD 交换机作为 Spine（18 台）和 Leaf（32 台）交换机，构建 2 级 Fat Tree 架构。

该方案面向 Rubin NVL72 推理集群，支持最高 2304 节点规模，并提供每节点 800G 级 RoCE 连接能力。Spine 与 Leaf 之间可通过 RoCE 2×800G 链路进行上行互联，Leaf 到计算节点侧则提供 RoCE 800G 连接能力。

在互连设计方面，提供如下组合：

Switch to Switch：

• 1.6T OSFP 2xDR4 RHS ⟷ 1.6T OSFP 2xDR4 RHS（500m）
• 1.6T OSFP 2xFR4 RHS ⟷ 1.6T OSFP 2xFR4 RHS（2km）
• 1.6T OSFP DAC RHS（1m）
• 1.6T OSFP ACC RHS（1.1m）

Switch to Server：

• 1.6T OSFP 2xDR4 RHS ⟷ 800G OSFP DR4 RHS（500m）

该方案适合希望基于以太网生态建设大规模 AI 推理网络的客户。其重点不是单纯提升端口速率，而是通过高带宽 RoCE Fabric 支撑 Rubin NVL72 这类高密度 GPU 系统的横向扩展。对于高并发推理、模型分片通信和跨节点 GPU 协同计算，该架构有助于缓解带宽不足、链路拥塞和节点间通信不均衡等问题，同时保留以太网在运维工具、自动化和生态兼容性方面的灵活性。

800G RoCE Solution for Rubin & Blackwell

超擎数智 采用 N9500-64OC 交换机作为 Spine（16 台）和 Leaf（32 台）交换机，构建 2 级 Fat Tree 架构。

该方案支持最高 2048 节点集群，由 256 个 DGX Rubin NVL8 / B300 计算节点组成，并提供 RoCE 400G per Node 的连接能力。Spine 与 Leaf 之间采用 RoCE 2×400G 互联，Leaf 到节点侧采用 RoCE 400G 接入，并可配合 OSFP-800G-2xSR4、OSFP-800G-2xDR4 等 800G 光模块，覆盖多模短距和单模中距连接场景。

针对该方案，超擎数智 提供如下互联选择：

Switch to Switch：

• 800G OSFP 2xSR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xSR4 IHS（100m）
• 800G OSFP 2xDR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xDR4 IHS（500m）

Switch to Server：

• 800G OSFP 2xSR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xSR4 RHS（100m）
• 800G OSFP 2xDR4 IHS ⟷ 800G OSFP 2xDR4 RHS（500m）

该架构适合中大型 AI 推理集群，尤其适用于需要在 400G 节点接入和 800G 高密度端口之间进行平衡的项目。它主要解决的是 GPU 节点数量增长后带来的上行带宽、端口密度和布线复杂度问题。通过 2 级 Fat Tree 拓扑，集群可以在较大规模下保持相对清晰的东西向通信路径，减少部分链路过载对推理吞吐的影响。

Back-end Networking Solution

超擎数智采用 N9520-64OC 交换机作为 Spine（16 台）和 Leaf（32 台）交换机，构建 2 级 Fat Tree 后端计算网络。

该方案支持最高 2048 节点集群，由 256 个 DGX B300 计算节点组成，并提供 RoCE 400G per Node 的连接能力。N9520-64OC 提供 64×800G OSFP 端口和 51.2Tbps 交换容量，可用于构建高带宽、低延迟的 RoCE 后端计算 Fabric。

该方案主要面向 GPU 之间的高速通信，解决推理集群中的计算侧带宽汇聚、东西向流量承载和无损以太网传输问题。在大模型推理中，多个 GPU 需要频繁交换中间数据，如果后端网络带宽不足或路径不均衡，容易导致 GPU 等待和尾延迟升高。通过高密度 800G 交换机和 2 级 Fat Tree 架构，超擎数智后端计算网络可以为 RoCE 推理集群提供更稳定的通信基础。

Front-end Networking Solution

超擎数智前端网络方案主要用于承载存储、带内以太网、业务接入和运维管理流量，与后端 GPU 计算网络形成分层隔离。

与后端计算网络不同，前端网络不直接承担 GPU 间的大规模同步通信，而是为推理业务提供数据访问、系统管理、监控维护和外部连接能力。

该架构主要解决的是流量隔离和运维可见性问题。在 AI 推理集群中，模型加载、日志写入、存储访问和设备管理都会产生持续流量。如果这些流量与 GPU 计算流量混在同一网络平面中，可能增加拥塞和排障复杂度。通过独立的前端网络设计，超擎数智可以帮助客户将存储、管理和业务接入流量从后端计算 Fabric 中分离出来，让推理计算网络保持更专注的通信环境，同时提升日常运维和故障定位效率。

AI推理网络部署前测试与验证为什么重要？

AI 推理网络的可靠性不能只看理论规格。光模块、线缆、交换机端口、固件版本和链路距离，都会影响真实部署效果。尤其在大规模推理集群中，一个不稳定链路可能造成局部重传、端口错误或业务抖动。

其能力包括多版本固件测试、全端口真实连接测试和实时 BER 测试，并结合质量控制体系与项目级技术服务来支撑部署。对推理网络来说，这类验证可以帮助客户在上线前发现兼容性和链路稳定性问题，减少后期排障成本。

结论：无损网络是 AI 推理规模化的基础

AI 推理规模化并不是简单增加 GPU 数量。只有网络能够稳定承载 GPU 通信、模型加载、存储访问和管理流量，推理集群的算力才更容易转化为稳定的业务能力。

超擎数智的方案价值在于，将 InfiniBand、RoCE、高速交换机、800G/1.6T 光互连、管理网络和测试验证组合成完整的网络建设思路。对于正在部署或扩展 AI 推理集群的企业来说，无损网络不是单一技术点，而是一套围绕低延迟、高吞吐、可靠传输和长期运维展开的系统工程。