2025年9月，开放数据中心委员会（ODCC）发布《扁平化智算网络架构研究报告》，聚焦大模型驱动下智算网络的技术挑战与优化方向，核心围绕“如何通过扁平化架构平衡智算网络规模、性能与成本”展开。
报告先剖析智算网络核心场景，将其分为训练与推理两大业务负载。训练场景依赖张量、序列、专家等多种并行技术，推理场景则因PD分离（预填充与解码分离）和AE分离（注意力计算与专家执行分离）产生新通信需求。同时，明确智算集群三大网络类型：Front-End（VPC网络，负责南北向流量，延迟>100μs）、Scale-Out（SO网络，支持分布式任务东西向流量，延迟10μs级）、Scale-Up（SU网络，实现XPU超高速互连，延迟μs级），其中SO与SU网络是研究重点。
接着分析现有组网架构优缺点。SO网络主流为胖树拓扑，Meta、阿里等企业基于框式/盒式交换机、收敛比设计等形成差异化方案，但规模扩大推高成本；Dragonfly及Dragonfly+拓扑虽成本更优，却因可划分性差未在智算场景商用。SU网络中，英伟达NVL72/NVL576超节点采用胖树拓扑，谷歌TPU集群用Torus拓扑，AMD用Mesh拓扑，不过这些架构在规模扩展时均面临成本高、时延增加等问题。
随后提出扁平化优化方向。SO网络通过多平面胖树拓扑，借助交换机端口拆分、端网协同负载均衡等技术，可实现两层十万卡集群；超规模场景则可结合Group-Wise Dragonfly+拓扑。SU网络以ETH-X Ultra单级光互联架构为核心，能实现256/512卡超节点，同时控制成本，但需解决光互连可靠性、端侧模式适配等问题。
展开剩余80%最后展望未来趋势，一是从图论出发探索Balanced Sparse Tree（BST）、Slim Fly等低直径拓扑，在保障性能的同时降低成本；二是推进多网融合，突破多业务性能隔离难题，进一步降低总拥有成本（TCO）。报告强调，扁平化架构落地需芯片商、设备商、用户协同，突破网卡、交换机、光电互连等核心技术，构建联合攻坚生态。
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发布于：广东省