在AI大模型持续迭代的浪潮中，算力已成为驱动智能社会演进的核心引擎。然而，随着算力集群规模的扩张，“算力孤岛”与“数据壁垒”的矛盾日益凸显，计算、存储、网络三者的协同效率，直接决定着AI系统的整体性能。如何打破三者间的性能瓶颈，构建高效、稳定的数据供给体系，成为行业亟待解决的关键命题。

近日，中科曙光发布全栈自研400G无阻塞网络scaleFabric，以原生RDMA技术为基石，构建起支撑AI算力中心的高速数据“高速公路”。这一方案的推出，标志着国内在算存网一体化架构上取得重要突破通过将“先进交换技术”与自研RDMA网络深度融合，为超大规模算力集群提供高效率、高安全、高可靠的数据供给服务。面对算存网一体化架构、全栈国产化能力、液冷方案与绿色节能等核心挑战，中科曙光展现了从顶层设计到硬件落地的全链条技术实力。

从“算力堆砌”到“算存网协同”，AI基础设施正迎来范式变革。当前AI训练的最大瓶颈，已非单一算力单元的堆叠，而是计算、存储、网络三者的协同效率：GPU算力集群因数据供给不足而利用率低下，存储系统难以满足高带宽、低时延的数据传输需求，网络则需在自身性能与“连接算存”的效率间找到平衡。这正是中科曙光推进算存网一体化的核心逻辑在物理分离的设备间实现逻辑层面的深度融合，让数据“流得动、传得快、用得好”。

scaleFabric的架构设计，正是为破解这一难题而生。其核心是通过“先进交换技术”构建专用数据通道，与自研RDMA网络深度适配，实现数据在计算与存储单元间的“零拷贝”传输。据产品负责人介绍，相比传统RoCE协议，scaleFabric基于Credit-Based流控机制，先确认接收端缓冲区状态再发送数据，有效避免丢包和重传，实现低时延、高可靠传输。同时，方案通过“分层预分配+动态共享”的内存管理机制，避免计算与存储资源的争抢，保障集群级稳定性。

性能与国产化的双重突破，让scaleFabric在行业竞争中脱颖而出。在性能层面，单存储节点可实现220G带宽、1000万IOPS，单节点支持数十台GPU算力单元的数据需求，大幅减少数据等待时间，让算力专注于计算本身。在国产化层面，scaleFabric从112G SerDes IP到交换芯片、管理软件，实现全栈自研，是国内首个基于原生RDMA的400G无阻塞网络，彻底摆脱对国外技术的依赖。

其中，112G SerDes IP作为网络芯片的核心，是支撑高速传输的关键。作为高速信号传输技术的“集大成者”，112G SerDes已从实验室走向产业应用，中科曙光通过持续迭代，实现了从25G、56G到112G的技术跨越，为国产高端网络设备奠定基础。此外，高密度算力带来的能耗问题日益凸显，中科曙光在2022年便推出全栈液冷方案，通过“液冷存储+液冷计算+液冷IB交换”的一体化设计，实现PUE值低至1.1，远低于行业平均水平，为绿色AI提供可行路径。

从大型智算中心到边缘计算场景，scaleFabric正以灵活的架构适配多元需求。无论是追求极致性能的超算集群，还是注重能效比的边缘节点，这一方案都能通过模块化配置实现算存网的动态平衡，为AI产业的规模化发展注入新动能。在算力成为核心竞争力的时代，算存网一体化的深度融合，正推动AI基础设施从“可用”向“好用”“易用”加速迈进。