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新型RDMA拥塞控制技术创新，自研算法通过端侧主动探测感知网络拥塞进行精细化流控，有效提高收敛速度、控制交换机队列长度、降低小流延迟以及在NO-PFC/NO-ECN配置下避免丢包保证网络稳定性。

算间网络方面，大模型训练需求下，智算中心规模受限，如何不新建/不穿墙打洞服务于大规模智算资源需求；同时电力供应/机房空间成为大规模智算建设的瓶颈，需要解决单机房供电散热、空间不足等问题。

傅志仁介绍，针对智算资源整合及分布式训练需求，可通过长距RDMA等新技术将百公里距离的多个智算中心并联成虚拟的大型智算中心节点，目前已经完成系列技术验证证明该技术方向可行。

“从理论到实践需要标准化的支撑。”傅志仁强调，中国电信坚持国际化和国产化两条技术路线并举的双轮驱动原则，聚焦国际UEC以及国内CCSA等产业联盟/标准组织，开展产业链对话、交流、合作，增强技术协作，统一共识，将中国电信的网络/业务/产品等需求纳入规范，推动智算网络相关接口和协议的标准化。

傅志仁表示，希望产学研合作、产业联盟、算力提供商、网络供应商、技术/服务提供商齐心协力，打造广泛合作、生态开放、协同创新的智算基础设施。中国电信也将不断夯实网络基础，深化云网融合3.0，打造新型智算基础设施生态，培育新质生产力

人工智能引爆算力需求，模型向百亿级参数演进。虽然随着创新优化，未来训练计算量增长放缓，但仍需要十万卡级GPU集群。而国内受需求、技术等方面制约，十万卡集群短期建设及商用可能性较小。

另外，傅志仁指出：“算力不会走路，能走的就是数据。”而AI大模型训练/推理等工作需要在大量的计算单位中传递海量数据，需要智算网络具备超大规模、超低时延、超大带宽、超高可靠等关键特征。