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在主題演講中，李利平指出，隨著 AI 大模型與算力網(wǎng)絡(luò)的深度融合，光模塊作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵妮d體，正經(jīng)歷前所未有的技術(shù)變革與市場(chǎng)擴(kuò)容。AI 訓(xùn)練集群向 10 萬(wàn)卡規(guī)模演進(jìn)，單一大模型配套的光模塊需求達(dá)數(shù)千萬(wàn)級(jí)，推動(dòng)行業(yè)從 400G 全面向 800G/1.6T 技術(shù)發(fā)展，高密度、低時(shí)延、高可靠性成為產(chǎn)業(yè)核心訴求。然而，高速率帶來(lái)的信號(hào)完整性劣化、多廠商設(shè)備兼容性壁壘、極限環(huán)境下的可靠性挑戰(zhàn)，以及 AI 算力網(wǎng)絡(luò)特有的集合通信效率瓶頸，正成為技術(shù)落地與規(guī)�；渴鸬乃拇蠛诵耐袋c(diǎn)。
針對(duì)上述挑戰(zhàn)，信而泰推出覆蓋“光模塊-網(wǎng)絡(luò)設(shè)備-智算集群”的全棧式測(cè)試解決方案：
高速光模塊測(cè)試：
- 兼容性測(cè)試：不同廠商光模塊與交換機(jī)的互操作性驗(yàn)證；
- RFC2544 性能測(cè)試：吞吐量、時(shí)延、丟包率的極限壓測(cè)；
- 長(zhǎng)穩(wěn)測(cè)試：64 字節(jié)小包 100%線速下持續(xù)運(yùn)行 72 小時(shí)的可靠性驗(yàn)證；
- 應(yīng)力測(cè)試：電壓拉偏、時(shí)鐘頻偏、溫度循環(huán)等極限環(huán)境模擬；通過老化應(yīng)力測(cè)試加速早期失效暴露，并結(jié)合誤碼率、眼圖閉合度、消光比等指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控，可攔截 90%以上的潛在故障。
- 真實(shí)混合流量測(cè)試：驗(yàn)證負(fù)載動(dòng)態(tài)變化大導(dǎo)致光模塊功率變動(dòng)大，易出現(xiàn)異常的場(chǎng)景。
智算網(wǎng)絡(luò)測(cè)試：
- RoCEv2 協(xié)議棧驗(yàn)證：支持 PFC、ECN、DCQCN 等特性仿真，覆蓋吞吐量、多打一流量、端到端時(shí)延等關(guān)鍵指標(biāo)；
- 集合通信流量仿真：模擬 AllReduce、All-to-All 等通信模式，復(fù)現(xiàn)梯度同步中的微突發(fā)流量與周期性波峰；
- 網(wǎng)絡(luò)損傷注入：通過人為引入丟包、亂序、時(shí)延擾動(dòng)，評(píng)估網(wǎng)絡(luò)彈性與容錯(cuò)能力。
- AI 大模型算力調(diào)度及監(jiān)控――端-網(wǎng)-算協(xié)同調(diào)優(yōu)實(shí)踐：在頭部互聯(lián)網(wǎng)
