随着AIGC技术赋能产业持续升级，AI大模型算力消耗惊人，单一计算设备已远远无法满足模型训练的算力需求，尽管分布式训练可以通过多个GPU节点并行训练，但随着AIGC快速发展，模型参数数量不断飙升，AI集群的GPU节点数也在不断增加，瓶颈也越来越突出。在这个背景下，GPU利用率成为提升AI大模型训练速度的主要保障，而影响GPU利用率的关键因素之一就是网络通信效率。

  影响网络通信效率的因素抛开硬件性能的限制，针对端处理时延、内部排队时延和丢包重传时延三大动态因素优化网络拥塞和时延，已经成为提升AI集群网络通信性能最具成本效益的方法。基于这些思考，中仕普信致力于提升通信带宽利用率，降低动态时延以及实现无损的网络传输，以提升AI集群网络通信性能。中仕普信面向下一代AI云服务的智算中心网络建设，重磅发布了中仕普信算力网络解决方案。

  基于云原生技术提供统一的算力应用平台，具备高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩的算力服务能力。为客户提供一次开发，一次发布，全球部署的灵活算力服务。

算力节点遍布全球、多租户集群化管理、支持可视化编排、全球应用负载均衡，为客户提供无缝跨云、跨算力、跨地域的算力应用平台

1. 资源优化配置：算力网络能够根据业务需求，在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源，实现资源的优化配置。

2. 提升效率：通过算力网络，可以提高云、边、端三级计算的协同工作效率，类似于电力网络和水力网络对于各自领域的影响。

3. 泛在智能：算力网络构建了海量数据、高效算力、泛在智能之间的互联网络，为个人、家庭、组织带来智能化服务。

4. 降低成本：通过算力网络的“东数西算”策略，可以实现东西部资源的协调，降低东部沿海发达地区的数据中心运维成本，同时利用西部地区的可再生能源和适宜气候，减少能耗和成本。

6. 技术创新推动：算力网络的发展推动了如SD-WAN、全光网络、SRv6、边缘计算等先进技术的应用，促进了网络通信技术的创新和发展。

7. 产业数字化转型支撑：算力网络作为新型信息基础设施，支撑国家产业数字化转型，提供从边缘到中心的多层算力节点服务，服务于多种视频业务和创新增值业务。

8. 绿色发展：算力网络强调绿色供给，通过智能化的数据中心支持算网资源能力的发挥，同时满足可持续发展的要求。