随着大模型规模持续攀升，GPU集群正从百卡迈向万卡级别。与传统数据中心不同，AI数据中心要求网络做到零丢包、低时延、高吞吐，网络性能直接决定GPU利用率与训练作业完成时间（JCT）。
本次研讨会将从AI数据中心的基本概念出发，系统讲解计算网、存储网、前端网与带外管理网的整体组网架构，深入剖析RoCE v2与InfiniBand的技术选型、轨道优化设计、DLB/GLB/RLB负载均衡及DCQCN拥塞控制等关键技术。结合Day 0/1/2自动化运维实践，帮助您全面掌握高性能无损AI网络的规划与建设方法。
对比传统数据中心与AI数据中心在计算、存储、网络上的本质差异，厘清计算网、存储网、前端网、管理网的分工与带宽演进路线。
基于HPE Juniper QFX/PTX系列，逐级拆解Spine-Leaf组网、端口规划与轨道优化（Rail-optimized）设计。
详解DLB、GLB、RLB三级负载均衡如何应对大象流与哈希极化，以及PFC与ECN协同的DCQCN拥塞控制如何实现零丢包。
演示Day 0规划设计、Day 1部署实施、Day 2 Rail/Stripe及GPU状态可视化监控的完整流程。
借助合适的数据中心基础设施推进您的 AI 计划发展。部署适用于 AI 训练和推理的高性能网络，其设计灵活，即便 IT 资源有限也能轻松管理。
简化网络运维、最大限度地提高设计灵活性，让您信心满怀地进行部署。Juniper Apstra Data Center Director、Mist AI 和全面的数据中心交换产品组合为您提供高性能、洞见、极速体验和可靠性。
通过简化从开始、到系统上线第一天以及未来的运维，减少资源消耗，节省时间和金钱。基于意图的独特网络通过规避手动配置挑战（跨任何供应商的硬件），缩短部署与故障排除时间。
灵活的开放式以太网解决方案让您能够采用经过验证的技术和产品来设计网络，助您摆脱供应商锁定，自由选择任何 GPU、结构和交换机。
经过验证的总包式端到端解决方案涵盖交换、路由到运维和安全性，可加速数据中心部署，让您对产品选择充满信心。
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