9月5日，在百度云志大会上，百度AI Cloud联合发布了《智能计算中心网络架构白皮书》。白皮书由百度智能云和小曼负责高性能网络落地的一线专家共同撰写。内容涵盖高性能网络建设的方方面面，包括不同规模集群的架构选择、云平台可视化运维工具的构建、多租户运营方案的设计等。，为同行提供全程指导，让复杂的高性能网络建设变得简单。
大型模型需要大量的计算能力，如何构建高性能的网络是最关键的一步。今年5月，杜小曼正式开启国内首个千亿参数金融模型——“轩辕”。在金融场景下的任务评测中，轩辕全面超越市场主流开源模型，在150个答案中获得63.33%的成绩。随着大规模模型的快速发展，对模型底层计算能力的需求呈指数级增长。智能计算能力规模的不断扩大，带来了GPU计算能力部署规模的不断扩大，以及对高性能网络需求的不断增加。
随着小规模全规模模型的参数规模超过1000亿，为了满足日益增长的计算能力需求，采用小规模全规模私有云模型的智能计算中心也在不断升级。低延迟、大带宽、运行稳定、可操作性强的大规模智能计算网络是智能计算中心的重要基石。在搭建基于私有云的智能计算中心过程中，杜小曼和百度AI Cloud搭建了基于私有云的智能计算网络。在支持Wanka GPU规模的同时，相比业界常见的蜻蜓、图尔等网络拓扑，网络带宽更加充足，节点间跳数更加稳定，网络延迟指标缩短至3微秒以下，具备端到端可观测性和故障自愈能力，有效支持无阻塞、低延迟、高可靠性的网络设计。
目前，度小满智能计算网络中心已建成国内金融行业第一批私有云模式的万卡级智能计算中心，为轩辕大模的培训提供了稳定的网络保障。
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