數智時代的最大特點，就是AI人工智能的廣泛應用。

進入21世紀以來，移動通信、光通信、云計算、大數據等ICT技術蓬勃發展，推動了企業的數字化轉型。數據，變成了企業最核心的資產。

企業將這些數據資產全部存儲并運行在數據中心之上。隨著數字化的不斷深入，數據規模變得越來越龐大。

2025年新增的數據量將達到180ZB

（數據來源：華為GIV）

傳統的軟件算法，根本無法處理如此海量的數據（更何況，其中95%以上都是語音、視頻等非機構化數據）。于是，我們找來了能力更強的幫手，那就是——AI（人工智能）。

AI可以完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而大幅提升數據價值的挖掘效率，幫助用戶更高效地進行決策。

然而，想要利用好這個神器，我們需要三大要素的支持，那就是算法、算力和數據。

AI算法強不強，訓練是關鍵。深度學習的算法訓練，離不開海量的樣本數據，以及高性能的計算能力。

在存儲能力方面，從HDD（機械硬盤）到SSD（高速閃存盤），再到SCM（存儲級內存），介質時延降低了100倍以上，可以滿足高性能數據實時存取需求。

在計算能力方面，從CPU到GPU，再到專用的AI芯片，處理數據的能力也提升了100倍以上。

那么，這是否意味著數據中心能夠完全滿足AI規模應用的要求呢？

別急著說是，我們不能忘了一個重要的性能制約因素，那就是——網絡通信能力。

事實上，網絡通信能力確實拖了存儲能力和計算能力的后腿。數據顯示，在存儲介質和計算處理器演進之后，網絡通信時延已經成為了數據中心性能提升的瓶頸。通信時延在整個存儲E2E（端到端）時延中占比，已經從10%躍遷到60%以上。

也就是說，寶貴的存儲介質有一半以上的時間是在等待通信空閑；而昂貴的處理器，也有一半時間在等待通信同步。

網絡通信能力，已經在數據中心形成了木桶效應，變成了木桶的短板。

█ 數據中心通信網絡，到底出了什么問題？

上世紀70年代，TCP/IP和以太網技術相繼誕生。

它們成本低廉、結構簡單，為互聯網的早期發展做出了巨大貢獻。

但是，隨著網絡規模的急劇膨脹，傳統TCP/IP和以太網技術已經跟不上時代的步伐，它們落后的架構設計，反而制約了互聯網的進一步發展。

2010年后，數據中心的業務類型逐漸聚焦為三種，分別是高性能計算業務（HPC），存儲業務和一般業務。

這三種業務，對于網絡有不同的訴求。比如HPC業務的多節點進程間通信，對于時延要求非常高；而存儲業務，對通信可靠性的要求非常高，網絡需要實現絕對的0丟包；一般業務的規模巨大，擴展性強，要求網絡低成本易擴展。

傳統以太網可以適用于一般業務，但是無法應對高性能計算和存儲業務。于是，業界發展出了Infiniband（直譯為“無限帶寬”技術，縮寫為IB）網絡，應對有低時延要求的網絡IPC通信；發展出了FC（Fibre Channel，光纖通道）網絡，提供高可靠0丟包的存儲網絡。

IB專網和FC專網的性能很強，但是價格昂貴，是以太網的數倍。而且，兩種專網需要專人運維，會帶來更高的維護成本。

是不是有辦法，將三種網絡的優勢進行結合呢？有沒有一種網絡，可以同時實現高吞吐、低時延和0丟包？

這里，我先賣個關子，不揭曉答案。我們回過頭來，看看TCP/IP協議棧的痛點。

傳統的TCP/IP協議棧，實在是太老了。它的很多致命問題，都是與生俱來的。比如說它的時延，還有它對CPU的占用。

為了解決問題，專家們提出了一種新型的通信機制——RDMA（Remote Direct Memory Access，遠程直接數據存取），用于取代TCP/IP。

RDMA相當于是一個快速通道技術，在數據傳輸時延和CPU占用率方面遠遠強于TCP/IP，逐漸成為主流的網絡通信協議棧。

RDMA有兩類網絡承載方案，分別是專用InfiniBand和傳統以太網絡。

InfiniBand是一種封閉架構，交換機是特定廠家提供的專用產品，采用私有協議，無法兼容現網，加上對運維的要求過于復雜，并不是用戶的合適選擇。

除了InfiniBand之外，那就只剩下傳統以太網了。

那比較尷尬的是，RDMA對丟包率的要求極高。0.1%的丟包率，將導致RDMA吞吐率急劇下降。2%的丟包率，將使得RDMA的吞吐率下降為0。

而傳統以太網，工作機制是“盡力而為”，丟包是家常便飯。

又回到了前面那個問題：我們究竟有沒有0丟包、高吞吐的新型開放以太網，用于支撐低延時RDMA的高效運行呢？

Duang！答案揭曉——

辦法當然是有的，那就是來自華為的超融合數據中心網絡智能無損技術。

█ 華為的零丟包秘技

華為的智能無損技術到底有何神通，可以解決困擾傳統以太網已久的丟包問題？

其實，想要實現零丟包，首先要搞清楚網絡為什么會產生丟包。

網絡丟包的基本原因其實很簡單，就是發生了溢出——網絡流量超過了數據中心交換機的處理和緩存能力。

應對溢出，業界通用的做法，就是控制發送端的發送速度，從而避免超過交換機處理能力的擁塞形成。

具體來說，就是在交換機端口設置報文緩存隊列，一旦隊列長度超過某一個閾值（擁塞水線），對擁塞報文進行擁塞標記，流目的端向源端發送降速信號，即顯式擁塞通知ECN（Explicit Congestion Notification）。

源端收到通知，從而降低發送速度，規避擁塞。

我們可以看出，這個閾值的設置非常關鍵。它決定了對報文進行擁塞標記的時機，是網絡中是否會發生擁塞的決定性因素。

閾值的設置，是一門非常深的學問。

如果設置太保守，就會降速太多，影響系統吞吐能力。如果設置太激進，則無法達到無損的效果。

更關鍵的是，網絡的業務類型是多樣且變化的，有時候需要高吞吐，有時候又需要低時延。即便是有經驗的專家，好不容易花了幾天的時間，設置好了最佳水線位置，結果它又變了，咋整？

于是，華為想到了最適合干這個活的角色，那就是——AI。

早在2012年，華為為了應對未來數據洪水挑戰，投入了數十個科學家，啟動新一代無損網絡的研究。

經過多年的潛心鉆研和探索，他們搞出了獨具創新的iLossless智能無損算法方案。這是一個通過人工智能實現網絡擁塞調度和網絡自優化的AI算法。

華為iLossless智能無損算法以Automatic ECN為核心，并首次在超高速數據中心交換機引入深度強化學習DRL（Deep Reinforcement Learning）。

對比傳統靜態閾值配置僵化，無法動態適應網絡變化的缺點，Automatic ECN為以太網的流量調度提供了智能預測能力，可以根據當前流量狀態精準預測下一刻的擁塞狀態，提前做好預留和準備。

基于iLossless智能無損算法，華為發布了超融合數據中心網絡CloudFabric 3.0解決方案，引領智能無損進入1.0時代。

2022年，華為超融合數據中心網絡繼續探索，提出了更強大的智能無損網算一體技術和創新直連拓撲架構，可實現270k大規模算力樞紐網絡（組網規模4倍于業界，可助力構建E級和10E級大型和超大型算力樞紐），時延在智能無損1.0的基礎上，可進一步降低25%。

華為的智能無損2.0，基于在網計算（In-network computing）和拓撲感知（Topology-Aware Computing）實現網絡和計算協同。一方面，網絡參與計算信息的匯聚和同步，減少計算信息同步的次數；另一方面，通過調度確保計算節點就近完成計算任務，減少通信跳數，進一步降低應用時延。

以MPI_allreduce為例，相比傳統網絡僅做數據轉發不參與計算過程，華為超融合數據中心網絡可有效降低時延，提升計算效率27%。

華為超融合數據中心網絡解決方案，為數據中心構建了統一融合網絡，取代了此前的三種不同類型網絡（LAN、SAN、IPC），大幅減少了網絡建設成本和運維成本，總成本TCO下降了53%。AI業務的運行效率，則提升了30%以上。

█ 智能無損技術的積累沉淀

近年來，華為圍繞智能無損網絡和iLossless智能無損算法，接連發布了多個產品和解決方案。

2018年10月，華為就發布了AI Fabric極速以太網解決方案，幫助客戶構建與傳統以太網兼容的RDMA網絡，引領數據中心網絡進入極速無損的高性能時代。

2019年1月，華為又發布了業界首款面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，承載了iLossLess智能無損交換算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包的基礎上，獲得更低時延和更高吞吐的網絡性能。

2021年6月，華為發布全無損以太存儲網絡解決方案（NoF+）。該方案基于OceanStor Dorado全閃存存儲系統和CloudEngine數據中心存儲網絡交換機構建，可實現存儲場景端到端數據加速，充分釋放全閃存性能潛力。

除了自身積極進行技術研究和產品化之外，華為還積極推動相關技術標準的成熟。

2021年8月，華為發布的智能無損技術論文《ACC: Automatic ECN Tuning for High-Speed Datacenter Networks》（高性能數據中心網絡中的ECN動態調優）入選全球網絡通信頂級會議ACM SIGCOMM 2021，得到業界專家的一致認可，具有世界級技術影響力。

在華為主導下，IEEE 802成立了Nendica（“Network Enhancements for the Next Decade” Industry Connections Activity）工作組，聯合業界共同探討以太網技術標準發展的新方向，為智能無損網絡技術發展提供了理論研究的開放土壤。

█ 智能無損技術的落地實踐

經過實際項目驗證并獲得客戶認可的技術，才是可靠的技術。

華為的超融合數據中心網絡CloudFabric 3.0解決方案，已經在金融、政府、超算中心、智算中心等客戶廣泛應用。包括中國銀行、云南農信、華夏銀行、湖北移動、中科院高能物理研究所、武漢人工智能計算中心、鵬城實驗室等在內的眾多高端用戶，都是華為智能無損技術的使用者。

中國銀行聯合華為打造的新一代智能無損存儲網絡“RoCE-SAN”，結合中行具體的應用場景，實現了智能緩存管理、逐流精準控速、故障高可用秒級切換的技術創新突破，滿足金融級高可用存儲網絡要求。

中科院高能物理研究所通過與華為的聯合創新，采用零丟包以太網技術，構建了由數萬顆CPU核構成的跨地域的高性能計算環境，很好地滿足了高能物理領域對算力的需求。

某互聯網巨頭布局無人駕駛，無人駕駛技能的訓練涉及到大量的AI計算：1天采集的數據，需要幾百的GPU服務器7天才能訓練完，嚴重影響無人駕駛的上市時間。通過華為的智能無損技術，最終使得整體訓練的時長縮短40%，加速無人駕駛的商用進程。

除了豐富的行業落地案例，華為智能無損技術還獲得了大量的行業獎項：

2018年6月，日本Interop展Best of Show Award金獎

2020年12月，中國銀行業金融科技應用成果大賽“最佳解決方案獎”

2021年4月，日本Interop展Best of Show Award 2020銀獎

2021年5月，2021數博會領先科技成果獎之“黑科技”類別

2021年10月，高性能計算領域 “融合架構創新獎”

2022年3月，中國通信學會科學技術獎特等獎

……

這些來自專業領域的認可，更加證明了華為基于智能無損技術的超融合數據中心網絡解決方案，在領導力和先進性方面居于行業領先地位。

█ 結語

從邏輯上來看，華為基于智能無損技術的超融合數據中心網絡解決方案，是將AI技術在數據中心進行落地，用AI賦能數據中心，再用數據中心，去支撐AI應用。這是一種非常有趣的良性循環，引領了整個ICT行業的智能化潮流。

這個方案是為算力時代量身定制的，可以很好地滿足算力時代計算、存儲、業務等多種場景數據流通的需要。

放眼未來，AI與數據中心的深度融合，將完美支撐企業數字化轉型所需的算力需求，加速數據存儲和處理過程，幫助企業快速決策，加快邁入數智時代。

本著“將通信科普到底”的原則，今天，我再繼續聊一下這個話題。

故事還是要從頭開始說起。

1973年夏天，兩名年輕的科學家（溫頓·瑟夫和羅伯特卡恩）開始致?于在新?的計算機?絡中，尋找?種能夠在不同機器之間進行通訊的?法。

不久后，在一本黃?的便簽本上，他們畫出了TCP/IP協議族的原型。

幾乎在同時，施樂公司的梅特卡夫和博格思，發明了以太網（Ethernet）。

我們現在都知道，互聯網的最早原型，是老美搞出來的ARPANET（阿帕網）。

ARPANET最開始用的協議超爛，滿足不了計算節點規模增長的需求。于是，70年代末，大佬們將ARPANET的核心協議替換成了TCP/IP（1978年）。

進入80年代末，在TCP/IP技術的加持下，ARPANET迅速擴大，并衍生出了很多兄弟姐妹。這些兄弟姐妹互相連啊連啊，就變成了舉世聞名的互聯網。

可以說，TCP/IP技術和以太網技術，是互聯網早期崛起的基石。它們成本低廉，結構簡單，便于開發、部署，為計算機網絡的普及做出了巨大貢獻。

但是后來，隨著網絡規模的急劇膨脹，傳統TCP/IP和以太網技術開始顯現疲態，無法滿足互聯網大帶寬、高速率的發展需求。

最開始出現問題的，是存儲。

早期的存儲，大家都知道，就是機器內置硬盤，通過IDE、SCSI、SAS等接口，把硬盤連到主板上，通過主板上的總線（BUS），實現CPU、內存對硬盤數據的存取。

后來，存儲容量需求越來越大，再加上安全備份的考慮（需要有RAID1/RAID5），硬盤數量越來越多，若干個硬盤搞不定，服務器內部也放不下。于是，就有了磁陣。

磁陣就是專門放磁盤的設備，一口子插幾十塊那種。

硬盤數據存取，一直都是服務器的瓶頸。開始的時候，用的是網線或專用電纜連接服務器和磁陣，很快發現不夠用。于是，就開始用光纖。這就是FC通道（Fibre Channel，光纖通道）。

2000年左右，光纖通道還是比較高大上的技術，成本不低。

當時，公共通信網絡（骨干網）的光纖技術處于在SDH 155M、622M的階段，2.5G的SDH和波分技術才剛起步，沒有普及。后來，光纖才開始爆發，容量開始迅速躍升，向10G（2003）、40G（2010）、100G（2010）、400G（現在）的方向發展。

光纖不能用于數據中心的普通網絡，那就只能繼續用網線，還有以太網。

好在那時服務器之間的通信要求還沒有那么高。100M和1000M的網線，勉強能滿足一般業務的需求。2008年左右，以太網的速率才勉強達到了1Gbps的標準。

2010年后，又出幺蛾子。

除了存儲之外，因為云計算、圖形處理、人工智能、超算還有比特幣等亂七八糟的原因，人們開始盯上了算力。

摩爾定律的逐漸疲軟，已經無法支持CPU算力的提升需求。牙膏越來越難擠，于是，GPU開始崛起。使用顯卡的GPU處理器進行計算，成為了行業的主流趨勢。

得益于AI的高速發展，各大企業還搞出了AI芯片、APU、xPU啊各自五花八門的算力板卡。

算力極速膨脹（100倍以上），帶來的直接后果，就是服務器數據吞吐量的指數級增加。

除了AI帶來的變態算力需求之外，數據中心還有一個顯著的變化趨勢，那就是服務器和服務器之間的數據流量急劇增加。

互聯網高速發展、用戶數猛漲，傳統的集中式計算架構無法滿足需求，開始轉變為分布式架構。

舉例來說，現在618，大家都在血拼。百八十個用戶，一臺服務器就可以，千萬級億級，肯定不行了。所以，有了分布式架構，把一個服務，放在N個服務器上，分開算。

分布式架構下，服務器之間的數據流量大大增加了。數據中心內部互聯網絡的流量壓力陡增，數據中心與數據中心之間也是一樣。

這些橫向（專業術語叫東西向）的數據報文，有時候還特別大，一些圖形處理的數據，包大小甚至是Gb級別。

綜上原因，傳統以太網根本搞不定這么大的數據傳輸帶寬和時延（高性能計算，對時延要求極高）需求。所以，少數廠家就搞了一個私有協議的專用網絡通道技術，也就是Infiniband網絡（直譯為“無限帶寬”技術，縮寫為IB）。

FCvsIBvs 以太網

IB技術時延極低，但是造價成本高，而且維護復雜，和現有技術都不兼容。所以，和FC技術一樣，只在特殊的需求下使用。

算力高速發展的同時，硬盤不甘寂寞，搞出了SSD固態硬盤，取代機械硬盤。內存嘛，從DDR到DDR2、DDR3、DDR4甚至DDR5，也是一個勁的猥瑣發育，增加頻率，增加帶寬。

處理器、硬盤和內存的能力爆發，最終把壓力轉嫁到了網卡和網絡身上。

學過計算機網絡基礎的同學都知道，傳統以太網是基于“載波偵聽多路訪問/沖突檢測（CSMA/CD）”的機制，極容易產生擁塞，導致動態時延升高，還經常發生丟包。

TCP/IP協議的話，服役時間實在太長，都40多年的老技術了，毛病一大堆。

舉例來說，TCP協議棧在接收/發送報文時，內核需要做多次上下文切換，每次切換需要耗費5us~10us左右的時延。另外，還需要至少三次的數據拷貝和依賴CPU進行協議封裝。

這些協議處理時延加起來，雖然看上去不大，十幾微秒，但對高性能計算來說，是無法忍受的。

除了時延問題外，TCP/IP網絡需要主機CPU多次參與協議棧內存拷貝。網絡規模越大，帶寬越高，CPU在收發數據時的調度負擔就越大，導致CPU持續高負載。

按照業界測算數據：每傳輸1bit數據需要耗費1Hz的CPU，那么當網絡帶寬達到25G以上（滿載）的時候，CPU要消費25GHz的算力，用于處理網絡。大家可以看看自己的電腦CPU，工作頻率是多少。

那么，是不是干脆直接換個網絡技術就行呢？

不是不行，是難度太大。

CPU、硬盤和內存，都是服務器內部硬件，換了就換了，和外部無關。

但是通信網絡技術，是外部互聯技術，是要大家協商一起換的。我換了，你沒換，網絡就嗝屁了。

全世界互聯網同時統一切換技術協議，你覺得可不可能？

不可能。所以，就像現在IPv6替換IPv4，就是循序漸進，先雙棧（同時支持v4和v6），然后再慢慢淘汰v4。

數據中心網絡的物理通道，光纖替換網線，還稍微容易一點，先小規模換，再逐漸擴大。換了光纖后，網絡的速度和帶寬上的問題，得以逐漸緩解。

網卡能力不足的問題，也比較好解決。既然CPU算不過來，那網卡就自己算唄。于是，就有了現在很火的智能網卡。某種程度來說，這就是算力下沉。

搞5G核心網的同事應該很熟悉，5G核心網媒體面網元UPF，承擔了無線側上來的所有業務數據，壓力極大。

現在，UPF網元就采用了智能網卡技術，由網卡自己進行協議處理，緩解CPU的壓力，流量吞吐還更快。

如何解決數據中心通信網絡架構的問題呢？專家們想了半天，還是決定硬著頭皮換架構。他們從服務器內部通信架構的角度，重新設計一個方案。

在新方案里，應用程序的數據，不再經過CPU和復雜的操作系統，直接和網卡通信。

這就是新型的通信機制——RDMA（Remote Direct Memory Access，遠程直接數據存?。?/p>

RDMA相當于是一個“消滅中間商”的技術，或者說“走后門”技術。

RDMA的內核旁路機制，允許應用與網卡之間的直接數據讀寫，將服務器內的數據傳輸時延降低到接近1us。 同時，RDMA的內存零拷貝機制，允許接收端直接從發送端的內存讀取數據，極大的減少了CPU的負擔，提升CPU的效率。 RDMA的能力遠遠強于TCP/IP，逐漸成為主流的網絡通信協議棧，將來一定會取代TCP/IP。

RDMA有兩類網絡承載方案，分別是專用InfiniBand和傳統以太網絡。

RDMA最早提出時，是承載在InfiniBand網絡中。

但是，InfiniBand是一種封閉架構，交換機是特定廠家提供的專用產品，采用私有協議，無法兼容現網，加上對運維的要求過于復雜，并不是用戶的合理選擇。

于是，專家們打算把RDMA移植到以太網上。

比較尷尬的是，RDMA搭配傳統以太網，存在很大問題。

RDMA對丟包率要求極高。0.1%的丟包率，將導致RDMA吞吐率急劇下降。2%的丟包率，將使得RDMA的吞吐率下降為0。

InfiniBand網絡雖然貴，但是可以實現無損無丟包。所以RDMA搭配InfiniBand，不需要設計完善的丟包保護機制。 現在好了，換到傳統以太網環境，以太網的人生態度就是兩個字——“擺爛”。以太網發包，采取的是“盡力而為”的原則，丟包是家常便飯，丟了就再傳。

于是，專家們必須解決以太網的丟包問題，才能實現RDMA向以太網的移植。再于是，就有了前天文章提到的，華為的超融合數據中心網絡智能無損技術。

說白了，就是讓以太網做到零丟包，然后支撐RDMA。有了RDMA，就能實現超融合數據中心網絡。

關于零丟包技術的細節，我不再贅述，大家看前天那篇文章（再給一遍鏈接：這里）。

值得一提的是，引入AI的網絡智能無損技術是華為的首創，但超融合數據中心，是公共的概念。除了華為之外，別的廠家（例如深信服、聯想等）也講超融合數據中心，而且，這個概念在2017年就很熱了。

什么叫超融合？

準確來說，超融合就是一張網絡，通吃HPC高性能計算、存儲和一般業務等多種業務類型。處理器、存儲、通信，全部都是超融合管理的資源，大家平起平坐。

超融合不僅要在性能上滿足這些低時延、大帶寬的變態需求，還要有低成本，不能太貴，也不能太難維護。

未來，數據中心在整體網絡架構上，就是葉脊網絡一條路走到黑（到底什么是葉脊網絡？）。路由交換調度上，SDN、IPv6、SRv6慢慢發展。微觀架構上，RDMA技術發展，替換TCP/IP。物理層上，全光繼續發展，400G、800G、1.2T…

我個人臆測，目前電層光層的混搭，最終會變成光的大一統。光通道到全光交叉之后，就是滲透到服務器內部，服務器主板不再是普通PCB，而是光纖背板。芯片和芯片之間，全光通道。芯片內部，搞不好也是光。

光通道是王道

路由調度上，以后都是AI的天下，網絡流量啊協議啊全部都是AI接管，不需要人為干預。大量的通信工程師下崗。





審核編輯：劉清