在互联网行业快速拥抱AI技术的背景下，构建高效、稳定的AI组网架构已成为支撑业务创新的核心基础设施。AI组网需围绕超大规模算力协同、低时延通信、高带宽传输、智能调度及安全可靠五大核心要点展开设计。 超大规模组网能力是AI集群的基础支撑。以千卡级GPU集群为例，需采用分层架构（如Spine-Leaf拓扑）结合新型拓扑（如Dragonfly、Torus）实现端到端低跳数通信。例如，NVIDIA DGX SuperPOD通过InfiniBand网络连接数千张GPU，而Meta的RSC平台则采用RoCEv2以太网实现跨数据中心互联，均依赖高密度交换机（如51.2Tbps芯片）和400G/800G端口扩展节点容量。 低时延与高带宽是训练效率的关键。RDMA技术（如InfiniBand或RoCEv2）通过绕过CPU直接访问内存，将通信时延降至微秒级。华为NetReduce方案通过FPGA实现在网计算，在交换机上完成数据聚合，减少网络传输量；英伟达SHARP技术则通过专用芯片在Infiniband交换机上实现集合通信加速，进一步优化带宽利用率。 智能调度与负载均衡可动态匹配算力需求。基于AI的调度算法（如强化学习模型）能根据任务类型、网络状态和节点负载，自动分配计算资源。例如，华为NSLB2.0算法通过感知全网拓扑和拥塞状态，动态调整流量路径，实现全网吞吐最优。 安全可靠是AI组网的底线。零信任架构结合SDP（软件定义边界）技术，可防止横向攻击；全链路TLS/量子加密保护模型参数传输；多活数据中心和跨区域冗余链路则确保业务连续性。此外，基于Telemetry的实时监控系统能毫秒级感知硬件故障，并通过微秒级路径切换实现故障自愈。 未来，随着800G/1.6T以太网普及和光电混合网络演进，AI组网将向“算网一体”方向深化，实现计算、存储与网络的深度协同，为万亿参数模型训练和实时推理提供更强支撑。