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程臻进一步补充到，回顾通信行业的高速发展，得益于整个互联技术向以太化统一，这也是标准统一带来的魅力。“新华三的想法就是，以标准化来促进整个生态的健康，如果突破了多元异构算力的互联互通，未来算力的发展将会是大踏步前进。”

协同：算网存一体释放智算潜能

为了满足人工智能时代对算力的需求，除了大规模智算集群的建设之外，GPU的迭代速度也在加快。程臻表示：“GPU的更新速度是很快，但是其实单片GPU的能力，相对于大模型算力的需求来讲，仍然跟不上节奏。”

曾富贵同样指出，要支撑更大数据量，更快速度的计算任务，仅靠算力本身，或者说芯片的迭代已经很难跟上需求的快速增长，因此需要进行横向的技术整合，通过算网协同/算网融合技术，场景化负载均衡技术等，充分释放算力的性能，让算力应用更加高效。

如何来实现？程臻介绍，首先肯定是大规模互联技术，端口能力越大越好，从而提升传输效率，GPU的运算效率也会越高。目前400G端口已经非常普遍，800G也已经开始应用，1.6T端口也会很快面世。

第二是传送效率，智算的流量具有明显的特征，要发一起发，要停一起停，突发性很强，传统的网络路径负载分担技术难以适应这种变化，这也是为什么需要全新的负载分担技术。而新华三推荐的DDC技术，是基于信元的完全负载分担方式，不需要端侧配合，靠网络自身就能解决流量的均衡问题，满足各种智算场景需要。

第三是算、网、存一体化运维协同，全维度监控智算中心运行情况，一旦出现问题能够快速定位问题。毕竟目前算力的租赁和使用单位价格较高，客户都希望能在极短的时间内完成模型训练。“只要停下来，每停一分钟都是损失。”

可靠：多维度保障智算网络安全

可以看到，业界对于智算网络建设需要标准化的联接这一点，已经形成共识，产业界也在努力促成统一的标准来解决算力和联接的效率问题。与此同时，随着人工智能应用的不断涌现，如何确保数据和应用传输的安全问题也纷至沓来。

“新华三不仅是做算力和联接，我们也有自己的安全公司，在过去二十年里面积累了丰富的经验。”曾富贵介绍，从底层的联接、算力，到上层的应用软件，新华三的解决方案全部具备了内生安全的能力。

程臻表示，在算力网络应用落地的背景下，智算网络的安全边界已经消失，目前业界普遍认同的理念是网安融合和网安联动。一方面，安全和网络相辅相成，正因为没有了边界，整张网络都需要进行安全防护；另一方面，网络要配合安全，提供信息给各类监测分析设备和安全运营中心，提前识别安全风险，全局视角进行安全防护。

具体到网络层面，可以通过网络切片技术，对流量进行硬隔离；通过应用识别导入，再联动网络的服务链机制，把确定的流量指定的送到某个清洗服务或筛选服务；将网络的加密能力和端侧加密结合；通过鉴权机制，将攻击源控制在源端，不至于影响全局。