如何建设智算中心？大模型训练推理支持与中兴通讯解决方案详解



为什么投入巨资建设的智算中心，很多却成了"摆设"？ 当企业纷纷拥抱大模型浪潮时，一个残酷的现实是：超过60%的智算中心未能实现预期算力利用率，有的甚至因硬件不匹配、软件生态封闭而沦为昂贵的数据中心。中兴通讯通过其新一代智算中心基础设施产品，正试图破解这一困境——不仅全面支持大模型训练和推理，更提供从硬件到软件的全栈解决方案，让智算中心真正"用起来、用好起来"。

核心硬件架构：算力底座的关键选择

构建智算中心的**步是选择正确的硬件基础。中兴通讯提供全系列AI服务器，包括通用服务器、GPU服务器和液冷服务器，全面适配业界主流GPU。这些服务器采用高算力、大显存和高速互联的处理器，确保并行计算效率。

网络架构是容易被忽视但至关重要的部分。中兴通讯自研RDMA交换机和DPU智能网卡，提供超大带宽和超低时延的无损网络。在南京电信智算中心项目中，ZXR10系列交换机实现了高达98%的全网吞吐效率，为千卡集群提供零丢包环境。

存储系统需要应对海量数据挑战。中兴通讯的分布式存储服务器支持高性能文件存储、对象存储、块存储和大数据存储，满足训练数据的高速读写需求。多元存储方案确保不同工作负载都能获得**I/O性能。

能效优化不容忽视。液冷技术将PUE值降至1.04，大幅降低运营成本。这种绿色节能设计使智算中心在提供强大算力的同时保持可持续性。

软件平台与生态建设

硬件只是基础，软件平台才是释放算力的关键。中兴通讯AI资源管理平台TECS向下链接多种异构硬件，为AI训练/推理任务提供JOB调度和集群管理。该平台支持计算增强（如vGPU技术）、存储增强和网络增强，实现通算和智算统一管理。

AI开发平台降低使用门槛。中兴AIE（AI Enabler）平台涵盖数据采集、标注、训练、精调、编译优化和推理部署全流程，支持PyTorch等主流框架。这种端到端支持让开发者能专注于模型本身而非基础设施。

开放解耦策略避免厂商锁定。中兴提倡"三解耦一协同"：软硬解耦、训推解耦、模型应用解耦和算网协同。eMIG跨平台模型迁移套件减少模型迁移时间，保护客户现有投资。

生态兼容性确保长期可用。支持多厂商GPU混池**训练，异构训练效率>95%，有效打破算力孤岛。这种开放性使客户能灵活选择**硬件组合。

训练与推理的协同优化

大模型应用需要训练与推理的**协同。训练优化方面，中兴通过训前、训中、训后全流程工程优化，实现超大规模集群线性加速比>96%，支持月度持续稳定运行。断点续训机制减少训练中断时间，避免硬件故障导致重大损失。

推理优化聚焦成本与性能平衡。通过**性能优化和多卡多模型协同，实现推得"快"、推得"省"。RAG工具链和模型精调工具套件帮助企业导航式构建知识库，确保推得"准"。

训推解耦提供部署灵活性。支持训推解耦和模型解耦，底层GPU平台切换或模型切换时，应用无感知。这种设计允许企业根据业务需求独立扩展训练或推理资源。

动态资源调度提升利用率。基于业务量的潮汐效应，做到算力按需部署、弹性伸缩，发挥算力*大价值。智能调度系统根据工作负载特性自动分配**资源组合。

实际部署与案例参考

南京电信智算中心是成功范例。该项目采用中兴通讯全套解决方案，包括智算服务器、国产化OAM卡、自研交换机和AI平台。资源池采用"集约**、共享开放、安全可靠、按需服务"理念设计，为千行百业提供算力支持。

行业一体机简化部署。AiCube DeepSeek智算一体机软硬件一体化集成，开箱即用，已在教育、医疗、钢铁、汽车、水利等行业落地。教育领域助力高校构建AI教育实训平台；医疗领域与三甲医院合作实现肿瘤细胞诊断分钟级出报告，准确率超95%。

私有化部署选项。对于数据敏感行业，中兴提供私有化部署方案，确保数据不出域。全套解决方案包括计算、存储、网络设备和AI平台软件，支持主流AI框架。

混合云支持。支持跨数据中心级资源调度，千卡规模300公里拉远训练性能损失<5%，有效突破单数据中心瓶颈。这种能力使企业能利用多云资源构建弹性算力池。

成本控制与投资回报

智算中心建设必须考虑总体拥有成本。硬件投资优化方面，中兴提供多样化方案选择，从**主流GPU到国产化方案，帮助客户平衡性能与成本。国产化替代方案还能降低供应链风险。

运营成本控制关键在能效。液冷技术、智能功耗管理等手段降低电力消耗。PUE值从行业平均1.42降至1.04的案例显示，节能技术能显著降低长期运营成本。

软件投资保护通过开放生态实现。避免厂商锁定意味着客户不会被单一供应商捆绑，长期软件许可和维护成本更低。模型迁移工具减少重新开发成本。

人才成本通过简化运维降低。Al Booster用AI管理AI，实现智算基础设施的**运维，减少对高级技术人才的依赖。可视化管理和自动化脚本使运维工作更加简化。

投资回报测算需综合考虑。除了直接成本节约，智算中心带来的业务创新和价值创造更应关注。某智能制造基地通过部署智算方案，订单排产时间缩短88%、工艺文件生成效率提升50%。

个人观点：挑战与未来方向

作为一名长期关注算力基础设施的博主，我认为智算中心建设正从技术竞赛转向实用主义。标准化缺失是当前*大挑战。不同厂商的解决方案在接口、协议和管理方面存在差异，增加了集成复杂度。行业需要加快标准制定，促进互联互通。

软硬件协同深度有待加强。许多项目重硬件轻软件，导致算力无法充分释放。中兴的"以硬筑基、以软强算"理念值得推广，但需要更多行业实践来验证。

可持续发展成为关键考量。随着算力需求爆炸式增长，能耗问题日益突出。绿色计算、余热利用、可再生能源集成等创新应该成为智算中心设计的标准选项。

人才缺口可能制约发展。复合型人才（懂AI+懂网络+懂存储）严重短缺。校企合作、培训认证和自动化工具开发是缓解这一问题的有效途径。

对于考虑建设智算中心的企业，我的建议是：明确业务需求先于技术选型，避免过度投资；优先选择开放架构，保持未来灵活性；重视运维能力建设，否则再好的基础设施也难以发挥价值；采用渐进式扩展策略，从小规模试点开始验证；关注整体TCO而非单纯比较硬件价格。

**数据与见解

根据行业调研，采用全栈解决方案的智算中心，其平均算力利用率比拼凑方案高40%以上，项目交付时间缩短60%。这种效率提升主要来自于软硬件协同优化和系统级调试。

值得注意的是，2025年新建智算中心项目中，超过70%要求支持国产化硬件平台，这一比例比2023年提高了45个百分点。国产化替代正在从政策要求变为市场自觉选择。

从技术发展看，智算网络正从400G向800G升级，预计2026年主流智算中心将全面支持800G互联。这种升级将使单集群规模从万卡级向十万卡级扩展，支持更大参数规模的模型训练。

长期来看，智算中心可能会向"算力电网"模式演进，通过标准化接口和调度平台，实现跨地域、跨机构的算力共享和交易。这种演进将彻底改变算力供给和使用方式。