根据Gartner的最新趋势预测，自动驾驶技术正迅速发展，预计在未来几年内将带来显著的商业效益，特别是在决策智能和边缘人工智能领域。目前，一家领军企业正积极拥抱基于大模型的数字化转型之路，作为自动驾驶领域的佼佼者，该公司正积极响应这一趋势。公司专注于智能座舱、自动驾驶技术以及网联服务，不断研发高度集成的智能硬件和前沿的软件算法，为消费者打造智能高效的综合出行方案。
当前，企业迫切需要升级自己的智算中心，以满足日益增长的算力需求。这一中心将服务于公司内部的大型模型训练，并为汽车行业的客户提供全面的自动驾驶模型解决方案。
智算网络需要满足算力训练提效需求
为了确保自动驾驶智算中心的顺利搭建和高效运作，必须综合考量硬件的高可靠性、组网方案的成本效益以及网络带宽的可扩展性。该企业提出了三项核心需求：首先，鉴于新能源汽车市场的激烈竞争，方案必须能够尽可能缩短建设周期，以快速相应市场变化。其次智算中心建设是一个长期且成本高昂的投入，因此成本控制至关重要，方案必须确保成本效益最大化。最后，考虑到智算中心的快速迭代特性，必须关注到智算网络的扩展能力，以满足企业未来业务的持续增长和发展需求。
具体来说，在硬件配置上要选用高性能、高可靠性的服务器、存储设备、网络设备以及专业的GPU集群，以满足自动驾驶算法训练对计算能力的严苛要求。在商务成本上和训练效率的双重考量下，对现有的InfiniBand（IB）网络方案进行优化至关重要，这需要全面评估IB网络方案与其他网络方案，确保在满足性能需求的同时，最大限度地降低成本。同时，为了应对未来的技术升级和扩容需求，必须预留足够的空间和容量，以确保智算中心的技术不会迅速变得过时，从而保持其长期的竞争力和市场适应性。
如何构建高速高效的自动驾驶智算中心
经过充分的验证讨论与测试，新华三智算网络解决方案能够无缝对接客户的现有系统，并在性能、可靠性和可扩展性方面媲美IB网络的标准。因此，在众多厂商中脱颖而出。
整体智算网络方案采用存算分离的双平面网络架构，该方案核心组成包含——
- 计算网络：由42台S9825-64D数据中心交换机组成400G无损计算网；
- 存储网络：由12台S9820-64H数据中心交换机组成100G无损存储网，支撑17个节点UniStor CX5036G6 分布式高性能并行存储。
方案采用RoCE以太网络架构，并结合创新的二层盒盒架构设计，有效满足了首期网络建设中100台高性能GPU服务器的需求，同时也预留未来扩容的能力。更成熟、效率更好的RoCE技术架构，大幅了缩短部署周期、降低训练时间，并降低成本支出，给客户更高的投资回报率。
S9825-64D数据中心交换机吞吐量测试
在双平面网络架构的设计中，转发平面专责网络数据的传输工作，而控制平面则承担网络管理和控制信息的处理。这种架构通过两个平面的相互备份，极大提升了网络的可靠性与安全性。一旦其中一个平面发生故障，另一个平面能够立即接管其功能，确保网络的持续运行和稳定性。与此相对，单平面网络架构将所有网络功能集中在单一平面上，没有实现控制和数据转发的分离，因此在灵活性和安全性方面存在局限。显然，双平面网络架构在保障网络稳定性和安全性方面，具有显著的优势。
模型训练效率提升11.1%，加快企业大模型开发
新华三提供的RoCE智算网络方案保持了与IB网络相当的计算性能，能够让企业处理更庞大的数据量，其低延迟和高吞吐量特性，显著缩短了企业自动驾驶模型训练时间，减少了10%，同时将模型训练效率提升11.1%，并加速了业务处理速度。
400G RoCE网络，为企业未来的带宽升级提供了便利。RoCE基于以太网技术，拥有成熟且广泛的生态系统，这有利于未来技术的升级和方案的演进。预计在未来两年内，数据处理能力将提升50%，而无需进行大规模的网络架构更改。此外，预计在三年内，通过节省的运营成本和提升的业务效率，在 RoCE网络上的投资将得到回收，投资回报率有望提高10%。
从部署效率角度，尽管RoCE网络同样需要手工配置，但由于以太网技术的普及和成熟，部署时间平均缩短了15%，减少了停机时间和人力成本，从而间接节约了综合成本。与IB网络相比，RoCE通常具有更低的设备和维护成本，这在控制整体商务成本方面非常有利。由于以太网组件的普遍性，替换和维护更为经济，从项目整体核算来看，RoCE网络的维护成本比IB网络低约20%。
显然，400G智算网络的引入不仅提升了自动驾驶企业算力训练的效率，还为企业的未来发展提供了强大的技术支持和成本优势。随着技术的不断进步和市场需求的不断扩大，该企业有望在全球自动驾驶市场中占据更加重要的地位，为智能出行的未来贡献力量。这一变革不仅标志着自动驾驶技术的新纪元，也为整个汽车行业的发展指明了方向。通过400G智算网络的助力，企业将能够更快地开发和部署先进的自动驾驶模型，为实现更安全、更智能的出行体验奠定坚实的基础。