CUSTOMER NEEDS
建设需求
- 超低时延、高带宽、稳定通信
- 服务 GPU 服务器训练集群
- 支撑 AI 科研业务持续发展
- 降低网络通信在训练过程中的耗时占比
CUSTOMER CASE STUDY
高校 AI 科研网络升级
某国内高校原有设备无法满足 AI 科研需求，需要升级网络设施以支持高性能训练与科研工作。
教育行业
项目概览
某国内高校原有设备无法满足 AI 科研需求，需要升级网络设施以支持高性能训练与科研工作。
SOLUTION
解决方案
方案采用 4 Spine（2×QM9700 + 2×QM9790）与 8 Leaf（8×QM9790）的 Spine + Leaf 架构，配置 256 个 GPU 服务器端口，构建 NDR 400G 网络。
PPT TECHNICAL DETAILS
PPT 技术说明
- 4 个 Spine 由 2×QM9700 和 2×QM9790 组成，提供 256 个 NDR 400G 端口。
- 8 个 Leaf 由 8×QM9790 组成，合计 512 个 NDR 400G 端口。
- Spine–Leaf 连接需要 256 条光纤线，Leaf–Node 同样配置 256 条光纤线。
- PPT 描述该方案实现超低时延通信并提升训练和科研效率。
KEY CONFIGURATION
关键配置与要点
4 Spine + 8 Leaf 架构
256 个 GPU 服务器端口
NDR 400G InfiniBand 网络
端到端纳秒级低时延描述