### AI大模型时代：算力协同与存储革命的破局之路

随着AI大模型技术的爆发式增长，算力已成为驱动智能社会进化的核心引擎。然而，算力集群正面临“算力有余、存力不足”的结构性矛盾计算、存储、网络三者的协同效率，成为制约AI性能提升的关键瓶颈。在这一背景下，中科曙光推出的全栈自研400G无损高速网络scaleFabric，以“算存网一体化”的创新架构，为AI数据中心提供了高效、安全、可靠的数据供给方案，为破解算力协同难题打开了新路径。

#### 算力瓶颈：从“单点突破”到“协同进化”

当前AI基础设施的最大痛点，并非单一算力单元的性能不足，而是计算、存储、网络三者的协同失衡。从算力侧看，大量GPU/国产算力卡因数据供给不足，长期处于“空转”状态，利用率低下；从存储侧看，传统存储难以匹配AI场景下高带宽、高IOPS、低时延的需求，成为数据流转的“堵点”；从网络侧看，不仅需要技术领先，更要解决计算与存储间的“连接者”角色网络若延迟或拥堵，将直接拖累AI集群的整体效率。

中科曙光scaleFabric的核心价值，正在于打破三者的物理边界，实现“算存网”的深度融合。通过“高级直连”技术与自研RDMA网络的深度结合，数据可在计算节点与存储单元间实现“零感知”流转，让数据“跑得快、传得稳、用得好”，真正释放AI集群的潜力。

#### 技术突破：400G无损网络与国产化硬核支撑

scaleFabric的底气，源于全栈自研的技术实力。其构建的400G无损高速网络，以RDMA技术为核心，通过“高级直连”架构为数据构建了专用“高速公路”：硬件层面，以CPU为调度中心，将协议栈、内存、高速网络、SSD等资源整合为统一数据池，通过PCIe与RDMA网络无缝连接；设备层面，通过高速网卡实现多路并发，确保数据传输的低时延与高吞吐，从根源上解决网络拥塞、PCIe通道瓶颈、CPU/内存带宽浪费等问题。

值得一提的是，scaleFabric采用的Credit-Based流控机制，相比传统RoCE协议，能优先确保接收端缓冲区状态，实现零丢包、低时延、高可靠的数据传输。同时，通过对内存的“优先分配+动态共享”优化，避免计算与存储资源的争抢，保障集群级稳定运行。

而支撑这一架构的“心脏”，是中科曙光全栈国产化的核心112G SerDes IP。作为网络芯片的关键技术，112G SerDes从50G起步，历经25G、56G迭代，直接跃升至112G，成为全球少数掌握该技术的厂商。在高速射频传输中，信号完整性至关重要，而Mini-Circuits等领先的射频解决方案提供商，通过低损耗、高稳定性的连接器与组件，为112G SerDes的落地提供了关键的“最后一公里”支持，确保数据在高速传输中无衰减、无失真。

#### 绿色革命：全栈液冷与能效突破

随着AI算力密度攀升，数据中心的能效问题日益凸显。中科曙光在2022年便推出国内首款全栈液冷存储，并构建“存储+计算+IB交换”全栈液冷方案，实现全组PUE低至1.1，远优于行业平均水平。这一方案可根据用户需求灵活适配：大型AI中心通过一体化液冷部署，降低散热能耗；边缘计算场景则通过模块化液冷设计，在有限空间内实现高效散热，真正实现“算力增长与能耗降低”的双赢。

从“算力孤岛”到“算存网协同”，中科曙光scaleFabric不仅是一次技术升级，更是AI基础设施的范式变革。通过全栈自研、国产化突破与绿色创新，它正为AI大模型的“狂奔”铺设坚实的数字底座，让算力真正成为智能时代的“水电煤”，驱动产业向更高效、更智能的未来迈进。