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“在智算時代，網絡在 AI 基礎設施中的投資占比雖僅約 10%，但性能優化卻能撬動超過 30%的算力業務能力。”新華三集團高級副總裁、網絡產品線總裁喬剡在第九屆未來網絡發展大會期間提到。

新華三集團高級副總裁、網絡產品線總裁 喬剡

喬剡強調，這正是新華三從去年起將“算力×聯接”作為核心戰略的底層邏輯?！斑^去計算與網絡生態相對割裂，而在智算時代，這種割裂狀態必須被打破?！彼忉尩溃粋€經過優化的網絡能顯著提升整體算力業務能力，其價值相當于“免費獲取的算力增益”。

面對國產GPU生態多元化的行業現狀，新華三秉持“多元異構”開放戰略，與眾多品牌廠家深度合作。喬剡表示，相比封閉的“全家桶”生態，適配不同GPU廠家、算力模型的開放架構更具挑戰。目前，新華三正以 “算力 × 聯接” 為戰略支點，打破傳統計算與網絡割裂的生態壁壘，通過多元異構的技術布局，為智算基礎設施提供端到端的解決方案。

端網協同與超節點：智算網絡的演進方向

隨著大模型產業從預訓練向 “后訓練 + 推理” 轉型，卡間高速互聯成為智算網絡的核心關注點。對此，新華三提出 “端網協同” 解決方案，打破傳統服務器與網絡的運維邊界，實現算力與聯接的深度協同。

新華三集團交換機產品線產品管理部部長陳伯超解釋，端網協同的核心是讓 GPU 或網卡 “感知” 網絡狀態：“我們通過與網卡對接來獲取整網的通信關系，并在網絡側針對GPU間的通信關系進行精準調優，實現高效協同效果。”

這一方案可適配多元芯片，無論何種交換機、GPU 或網卡，只要遵從方法論即可進行適配。目前，該方案已在 50 余款新華三交換機及多家 GPU、網卡廠商的聯合驗證中成功運行 Llama3 模型，網絡性能平均提升 16%，防擁塞效果提升 20%。

在硬件創新方面，新華三在本次大會上正式發布基于最新 102.4T 芯片研發的高性能 800G AI 交換機 H3C S9828-128EP。該產品具備 128 個 800G 端口，是當前業內單機容量最高的交換機。在兩層 Spine-Leaf 架構下，它可支持 10K+800G 端口，相比上一代產品節省 70% 的設備用量和 50% 的光模塊用量，大幅提升部署效率與資源利用率。值得關注的是，其全部端口均支持 LPO/LRO 光模塊，實現超低時延傳輸的同時顯著降低能耗；散熱架構采用液冷與風冷兼容設計，能靈活適配液冷整機柜部署，滿足未來全液冷機房建設需求。

此外，新華三創新推出 DDC（Diversified Dynamic-Connectivity，多元動態聯接）架構，通過全局端到端調度實現算力與網絡的徹底解耦。依托信元轉發技術將數據按 512 字節切片均勻噴灑，消除 HASH 極化，實現 100% 負載均衡；在網絡邊緣側完成切片重組，使網卡無需支持亂序重排，即可實現多元算力的平滑接入與免調優。經 Tolly 機構權威驗證，DDC 架構在有效帶寬方面相比 ECMP 最高提升 107%；在 All-to-All 場景下，傳輸性能較 InfiniBand 方案平均提升 2.5%，優勢顯著。

破局智算生態確定性網絡支撐跨域算力調度

在智算時代加速到來的背景下，新華三集團自去年起將 “算力 × 聯接” 作為核心戰略關鍵詞，憑借在計算與網絡兩大領域的均衡優勢，正成為國內智算基礎設施建設的關鍵力量。

“新華三是國內少有的在計算和網絡領域均處于 Top2 或 Top3 地位的企業?！?喬剡強調，這種均衡優勢正是 提出“算力 × 聯接” 戰略的底氣。過去，計算與網絡生態相對割裂，而在智算時代，這種割裂狀態必須被打破。

喬剡進一步解釋，盡管網絡在整個智算 AI 基礎設施中的投資占比僅約 10%，遠低于 GPU 算力 90% 的占比，但網絡性能的優化、調優與改進，所能撬動的整體算力業務能力卻可能超過30%?！耙粋€調優良好的網絡，相當于為客戶‘免費獲得’算力增益，這正是網絡在 AI 基礎設施中核心價值的體現。”

喬剡還明確表示，新華三定位為數字化及 AI解決方案供應商，通過與合作伙伴協同，協助政府和企業提升 AI 部署能力。

針對國家“東數西算”等重大戰略需求，新華三與未來網絡集團合作四年打造的確定性網絡成為核心支撐技術。該網絡實現了“三個確定”——確定的路徑、確定的帶寬、確定的時延和抖動，專門解決跨區域算力調度的痛點。

“中國幅員遼闊，能源與人口分布不均，跨地域骨干網絡的高通量、無損傳輸需求是全球罕見的?！眴特咧赋?，從寧夏、新疆的數據中心到杭州、深圳的算力需求端，數千公里的傳輸距離對網絡穩定性提出極致要求。新華三憑借在產業界與學術界的長期積累，已在該領域形成領先經驗，其確定性網絡技術為東數西算、東數西存等場景提供了可靠的基礎設施保障。

喬剡強調：“我們不做‘PPT式標準’，而是通過產品研發、交付運維的全流程實踐，與芯片廠商、ISV、高校等產業鏈伙伴協同，在AI前沿領域打磨適配國內多元異構生態的技術標準?！?/p>