自智化AI数据中心网络整体解决方案

敏捷、高性能且安全的连接能力，实现数据中心内部、数据中心之间以及数据中心与外部的无缝互连。 目录 AI的兴起和数据中心网络的作用自智化AI数据中心网络可靠的数据中心交换面向数据中心交换的开源网络操作系统为AI工作负载构建网络数据中心网络自智化基于数据中心网关的互连可扩展、高弹性的数据中心间光互连高性能的数据中心内部光互连346789101112 AI的兴起和数据中心网络的作用 数据中心团队对网络的期望 人工智能(AI)正在主导着技术格局，改变着世界的运转方式。各行各业的企业都希望借助人工智能提升运营效率、创造更多收益，并彻底革新用户体验。 改造数据中心网络基础设施势在必行 IDC预计到2028年，GenAI的支出将达到 现代数据中心网络需要同时支持传统的应用工作负载和新兴的人工智能工作负载。数据中心团队期望网络具备简单、可靠且易于扩展的特性。他们要求即使在升级硬件或软件期间，所有系统仍能持续稳定运行。他们渴求具备高韧性、高安全性且性能卓越的产品。简而言之，数据中心网络必须确保无故障运行，并具备简易的操作体验。 数据中心网络必须不断演进，才能为数据中心的内部、数据中心之间以及数据中心与云或其它网络域之间，提供可靠且无缝的连接。 2020亿美元 许多企业已开始探索利用人工智能工作负载的广泛应用场景，涵盖自然语言处理（NLP）、结果预测、可视化分析及个性化服务等领域。生成式人工智能（GenAI）因其具有能够创造文本、图像、代码、音频及视频等内容的能力，正日益受到青睐。 占整体人工智能支出的32%。1 自智化AI数据中心网络整体方案 诺基亚贝尔推出全面的自智化AI数据中心网络整体解决方案以满足人工智能时代的需求。该方案包含数据中心交换技术，可在数据中心内部提供可靠连接；同时提供数据中心IP/光互连解决方案，实现数据中心、云、广域网(WAN）及互连网的互连互通。 可靠的数据中心交换 数据中心交换基础设施正承受着巨大压力，原因在于：针对各种内容的广泛需求、向云原生应用的演进、基于人工智能/机器学习的工作负载日益占据主导地位，以及混合云、边缘云和多云模型的广泛采用。 我们提供全面的数据中心网络系列硬件平台，用于构建支持AI工作负载和传统工作负载的高性能后端网络和前端网络。有关这些网络架构的更多信息，请参阅我们发布的技术文档《Networkingfor AI workloads》。 诺基亚在Gartner®发布的《2025年数据中心交换机魔力象限报告》中被评为“远见者”。 网络团队期望数据中心能够稳定可靠、运行一致且易于管理。然而人为失误-从供应商产品设计缺陷、质量问题到网络运维人员的操作失误-持续引发重大问题。现有解决方案无法满足现代数据中心交换基础设施所需的可靠性、易用性和灵活性。 我们独特的开放式、可扩展且具备弹性的SR Linux网络操作系统基于最新技术创新构建，涵盖容器、微服务、开源项目、模型驱动架构、YANG数据模型以及流式和“变更触发”的遥测技术。该系统采用gNMI和REST API等现代管理协议，为AI基础设施提供无损以太网网络交付能力。 阅读报告 我们的自智化数据中心网络解决方案秉持质量优先理念，提供全新级别的可靠性、简易性和适应性，以帮助数据中心团队管理日益增长的需求，同时提供他们所需的自由度和控制能力。 EDA平台提供自动化能力，可简化数据中心网络的设计、部署与运维，确保网络实现预期的可靠性与可预测性。 GigaOm连续第三年将诺基亚评为数据中心交换领域的领导者和表现优异者。 为什么选择我们的数据中心网络解决方案? •部署新一代的网络自动化平台，旨在让网络运维可靠且简单。•通过数据中心架构解决方案获得全新灵活度，该方案可轻松适应现有人员、流程、生态系统和环境。 •通过旨在消除人为错误的数据中心交换解决方案，提升可靠性和质量。•借助基于模型驱动管理从零构建的网络操作系统，享受最高级别的可靠性、灵活性和开放性。 阅读报告 面向数据中心交换的开源网络操作系统 对于众多数据中心团队而言，选择权与灵活性取决于是否拥有供应商中立的软件平台。诺基亚社区版SONiC赋能客户按自身需求进行创新–为其提供自由选择权，满足其现有需求，而非强行规定其发展路径。 诺基亚社区版SONiC方案包括： •一系列精选的基于先进商用芯片的系列平台-包括我们的7215 IXS,7220 IXR-H series和7250 IXR-10e系列，专为数据中心交换架构而设计，涵盖脊/叶节点、超级脊节点及机架顶部管理节点(ToR)等角色。 已选择开源SONiC网络操作系统路径的数据中心团队，现在可借助我们成熟的数据中心硬件与专业技术应对网络挑战。探索SONiC的团队则首次拥有了灵活选择：既可部署搭载SONiC的硬件，也可选用基于SR Linux网络操作系统的数据中心网络解决方案-该方案提供行业领先的能力与性能，帮助您选择最适合自身环境的方案。 •SONiC开源网络操作系统，具备全面的网络功能套件，已在全球最严苛的云和数据中心环境中得到验证。 •EDA作为现代化的网络自动化平台，提供操作上的快速性、可靠性和简易性，并内置安全防护机制，可检测并预防自动化引入的错误。 诺基亚社区版SONiC融合了开源网络操作系统软件与先进硬件、强大自动化能力以及专家级支持，从而提供能够处理所有现代工作负载的强健且高效解决方案。 •我们的网络操作系统和自动化工程团队提供专业的开发与测试支持。 为什么选择我们提供的基于社区版SONiC的数据中心网络解决方案？ •通过供应商中立的开放式灵活部署方案，获得自由选择权。•借助我们经验丰富的网络操作系统和自动化团队的专业技术，实现验证、部署与故障排除。 •选择基于商用芯片的平台可支持多种部署角色。•将SONiC的管理与自动化功能扩展至我们的EDA平台，该平台可提供速度与可靠性保障。 为AI工作负载构建网络 训练好的模型需要进行评估和微调，以达到所需的性能和精度。 人工智能工作负载主要分为两大类：训练与推理。训练通过数据收集、模型选择、训练、评估、部署和监控等阶段构建初始人工智能模型-所有环节都高度依赖GPU。模型构建完成后，推理功能可让用户或设备实时与模型交互。了解更多详情，请观看系列视频“为人工智能构建网络”。 我们的AI数据中心网络解决方案旨在提供为实现高性能、无损的AI基础设施所需的可靠性和简易性。它支持关键功能，可为融合以太网上的远程直接内存访问(RoCE)的部署以及符合UEC规范的部署提供无损以太网网络。 例如，训练Meta Llama 3.1405B模型的GPU小时数2 企业可选择构建私有AI训练基础设施，或采用公有云供应商提供的GPUaaS方案。 为实现最佳AI性能，网络设计必须满足训练与推理的严苛要求，包括高速、大容量、高可靠性、低延迟及无损传输。高效网络能把GPU利用率最大化并缩短任务完成时间（JCT）。 30.84百万 除提供数据中心内部的可靠连接外，该方案还必须支持在多个地点部署AI和高性能计算(HPC)工作负载的数据中心之间建立可靠、高性能的网络互连（IP和/或光）。 越来越多的机构选择以太网技术构建AI工作负载网络。超以太网联盟(UEC)创新成果正使以太网成为AI网络基础设施的最佳选择。 到2030年，基于小范围人工智能应用场景，全球数据中心需求将增长至原来的三倍以上，至少达到 为什么选择我们的数据中心网络解决方案? 170吉瓦特3 •满足AI训练和推理工作负载的严苛要求-高速、低延迟、高容量和无损性能。•符合UEC标准的功能，支持高性能RoCE部署。 •部署一个强大且易于操作的网络架构，完美契合需要持续稳定性能和可用性的AI基础设施需求。•确保AI与HPC数据中心内部及之间的高可靠、高性能连接。 数据中心网络自智化 我们数据中心网络运营的重要目标之一是将人为错误降至零。我们正通过EDA实现这一目标-这款新一代数据中心网络自动化平台兼具速度、可靠性与简易性。从小型边缘云到超大规模数据中心，EDA使网络自动化更值得信赖且更易于使用。 借助EDA，运维团队能够自动化管理数据中心网络的整个生命周期，涵盖从初始设计到部署实施及日常运维的全过程。他们只需通过高级声明式意图明确目标需求，EDA便能自动确定最佳方案来实现底层的精细化配置。 现有解决方案未能为数据中心网络运维增添更多可靠性与可预测性。自动化如同放大器，能让优秀方案更臻完善，却也可能使缺陷在规模化运行中演变为灾难性故障。 EDA基于成熟的Kubernetes平台构建，并依托庞大的开源生态系统。这降低了自动化实施的风险与门槛。平台内置数字沙盒功能，可创建物理网络的虚拟数字孪生体，通过网络快照技术持续维护网络状态，实现任意时间点的真实网络仿真。 大规模启用自动化可能暴露网络脆弱性中未知的薄弱环节。EDA可以使网络运维可预测。例如运维团队可通过自动化前后检查工具，在向设备推送更新配置前识别冲突。这能轻松验证目标配置是否已在设备上生效或被设备拒绝。 基于SR Linux GenAI Assistant，EDA平台支持自然语言查询功能，可简化数据中心架构运维。该平台能无缝集成云服务、工作负载管理、事件通知及协作系统，全程无需人工干预。 企业可通过诺基亚EDA数字沙盒实现高达55%的工作量节省，该平台为数据中心网络提供集成式数字孪生。 为什么选择我们的EDA来实现数据中心的自智化? •通过数字沙盒消除运营风险，该沙盒可创建实时数据中心网络的数字孪生体。•借助支持多厂商、意图驱动管理且具备广泛可靠性增强功能的环境平台，实现自信的自动化操作。. •与数据中心领域最具自动化前瞻性的供应商合作。•受益于自动化平台，确保数据中心的业务变更按预期执行，网络运行符合设计目标。 阅读BCA白皮书 基于数据中心网关的互连 企业如今在数字化转型过程中会部署多个数据中心或云平台。例如，它们可能同时使用自主运营的核心、区域、城域或边缘数据中心，也可能借助公共云或托管设施资源构建混合云。分布式边缘云的应用正日益普及，通过将数据中心和云平台更贴近终端用户，这种模式能显著提升性能表现。 •连接公共AI云框架（也称为GPUaaS），以提供构建AI模型所需的数据。•为AI推理与终端用户或物联网设备的交互提供低延迟连接，这通常意味着在企业边缘位置的私有AI基础设施中运行用例。•跨AI基础设施的连接能力，工作负载分布于多个GPUaaS提供商的站点，确保功耗符合特定限制。 除管理这些复杂多样的网络外，企业还需实现数据中心间的互连互通，并连接互联网、广域网及边缘云。诺基亚数据中心网关（DCGW）通过在这些实体间建立高性能互连，有效应对了这一挑战。 DCGW融合业界领先的边界网关协议（BGP）与以太网VPN（EVPN）协议栈，搭载于基于诺基亚或通用芯片的固定式与模块化路由平台。旗舰产品7750 SR系列支持所有网关应用且性能无损。数据中心结构平台专用7250 IXR支持数据中心间及广域网跨域互连。 随着人工智能相关工作负载在企业转型计划中占据主导地位，数据中心互连的重要性日益凸显，尤其在需要实现以下场景时： 为什么选择我们的数据中心网关? •将公共云服务商与本地数据中心相连接，以支持融合两者优势的混合部署模式。•结合DDoS防护与流量加密技术，保障数据中心架构安全并确保最高可用性。 •支持通过广域网中的纯IP DCI、MPLS（LDP、RSVP、SR-MPLS）或SRv6隧道传输。•通过采用多重BGP对等协议的互联网连接优化流量性能。 可扩展、高弹性的数据中心间光互连 我们的DCI光互连解决方案组合包括1830 GX紧凑型模块化传输平台、1830 PSS光子业务交换机（PSS-M/L）、ICE-X多跨段可插拔相干光模块，以及一套网络自动化与管理工具。我们灵活且针对应用优化的解决方案可满足各类数据中心互连需求-提供支撑当今快速演进的人工智能驱动工作负载所需的规模