2026 年 2 月 3 日，AI 大模型訓練到多模態(tài)推理，算力規(guī)模持續(xù)放大。網絡已成為決定 AI 系統(tǒng)上限的關鍵因素：不僅需要更高帶寬，還需更少層級以實現(xiàn)低成本、低時延互聯(lián)。

基于對超大規(guī)模 AI 集群的長期 實踐與思考， 火山引擎正式上線 102.4 T 自研交換機 ， 并以此支撐新一代 HPN 6.0 架構，可支持十萬卡級 GPU 集群的高效互聯(lián)。

火山引擎 102.4 T 自研交換機：

Lambda OS 是火山引擎自主研發(fā)的網絡操作系統(tǒng)，它以開源 SONiC 系統(tǒng)為基礎，結合業(yè)務場景和大規(guī)模網絡運維經驗，進行了深度產品化定制與創(chuàng)新。

內部構成：

AI 大模型的流量特征呈現(xiàn)為大流（Elephant Flow）和少流（Paucity of Flows），網絡負載不均會導致部分鏈路空閑而部分鏈路擁塞丟包，使帶寬利用率從設計的 90% 降至 50% 以下。傳統(tǒng) Hash 算法的不均可能導致部分鏈路延遲飆升，拖慢整個集群的參數(shù)同步。例如，某鏈路擁塞導致同步延遲增加 10 ms，迭代 1000 次后總延遲將增加 10s，嚴重影響模型訓練效率及推理用戶體感。

為此，火山引擎與芯片廠商深度合作，聯(lián)合開發(fā)了業(yè)界首個可擴展的全局網絡負載均衡技術 —— SGLB（可擴展且穩(wěn)健的全局負載均衡）。

SGLB 基于全局拓撲，能夠微秒級感知鏈路擁塞狀態(tài)，并計算端到端最優(yōu)路徑。實測性能表明，相較于傳統(tǒng) Hash 選路，GPU 網絡帶寬可提升 40%。

論文：

基于 102.4T 自研交換機在軟硬件一體化方面的能力積累，火山引擎推出了面向訓推一體場景的融合網絡架構 —— HPN 6.0。圍繞“規(guī)模、融合、確定性”三個核心目標，HPN 6.0 重新定義了超大規(guī)模算力集群的網絡底座。

云頭條聲明：如以上內容有誤或侵犯到你公司、機構、單位或個人權益，請聯(lián)系我們說明理由，我們會配合，無條件刪除處理。