在企業級智算場景中，AI 訓練需依托大規模 GPU 集群進行算力輸出，同時依賴存儲資源池存放訓練數據與模型文件等。行業普遍采用「計算 - 存儲分區部署」架構 —— 即 GPU 服務器集中部署于專屬計算區、存儲資源整合為公共存儲池。

模型訓練過程中需要不斷對數據進行讀寫操作，例如 GPU 集群從存儲池加載訓練數據集、實時回傳訓練中間結果、保存訓練過程中的 Checkpoint 文件等，因此在分區部署的架構下，計算和 AI 存儲之間會產生高頻次、大容量的跨區數據交互，跨區通信效率也因此成為決定 AI 訓練任務整體性能的關鍵環節。

目前行業內主流的 GPU 集群與 AI 存儲進行數據交互的網絡通信方案各有優劣，企業需在性能與成本間艱難取舍：

專用 RDMA 網絡

該方案的優勢在于性能突出，能充分滿足計算集群與存儲集群間高帶寬、低時延的通信需求，但建設成本極高，需額外采購高性能 RDMA 網卡、專用交換機及低延遲光纖，對企業預算要求苛刻。

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復用現有 VPC 網絡

與專用 RDMA 網絡方案恰好相反，其核心優勢是成本可控 —— VPC 網絡主要承載常規業務流量，而智算場景下這類流量負載通常較低，大量帶寬資源處于閑置狀態。復用 VPC 網絡可直接盤活這些沉睡資源，無需額外搭建專網，大幅規避專網建設的巨額開銷。但該方案的短板也十分明顯：性能受限于 x86 架構網關的轉發能力。x86 網關采用軟件層面的數據包轉發機制，單機處理性能有限（通常不足 50Gbps），無法支撐大規模集群并發讀取存儲資源的需求。

隨著大模型參數攀升（如萬億級參數模型），訓練數據量呈指數級增長，當多臺 GPU 服務器同時訪問存儲池時，例如 50 臺 GPU 集群并發讀取，瞬時通信流量可突破 2,500Gbps，此時需通過堆疊數十臺 x86 網關彌補性能缺口，不僅推高硬件采購成本，還會增加機房占地、電力消耗與運維復雜度。

某頭部車企在智能駕駛研發中便深陷這一困境：其每日產生千萬公里級路測數據，新增 50 余臺 GPU 服務器需支撐智駕、座艙多模型并行訓練，跨區通信帶寬需求高達 2Tbps。若采用傳統 x86 網關方案，需新購 44 臺設備，硬件成本超千萬元，且設備維護與故障風險極大。

百度智能云混合云推出的高性能智算網關，恰好打破了企業智算中心建設中「性能與成本不可兼得」的困局，為該車企及眾多面臨類似問題的企業，提供了智算中心跨區通信「性能無損 + 成本銳減」的破局之道。

1.破局方案：復用 VPC 架構，依托高性能智算網關實現硬件卸載，賦能智算中心效能飛躍

百度智能云的核心思路，是在復用企業現有 VPC 網絡架構的基礎上，通過將轉發邏輯卸載到高性能智算網關來突破性能瓶頸。該方案依托基于 Tofino 芯片，將原本依賴 x86 服務器軟件層面的數據包轉發邏輯，全部遷移至專用硬件層面，既保留了 VPC 網絡架構簡潔、資源利用率高的優勢，又通過硬件加速實現通信效能的質變。

1.1.三大核心優勢，重構智算跨區通信體驗

高性能：1.6Tbps 吞吐 + 微秒級延遲，破解流量擁堵難題

針對智算場景中大文件塊傳輸（如數據集加載）與高頻小請求（如 Checkpoint 保存）并存的復雜流量特征，百度智能云通過動態轉發策略優化，實現 「大流量不擁塞、小請求不延遲」。單臺高性能智算網關可提供 1.6Tbps 的超大吞吐能力，延遲控制在微秒級，無論是計算集群批量讀取存儲資源，還是高頻次的訓練中間數據回傳，均能實現「即傳即達」，徹底擺脫 x86 網關軟件轉發的性能桎梏。

低成本：單臺頂 22 臺，硬件成本直降 95%

以 1Tbps 跨區通信需求為例，傳統 x86 網關需 22 臺設備才能滿足負載，而百度智能云高性能智算網關單臺即可承載同等流量。設備數量的銳減，不僅使硬件采購成本降低 95% 以上，還大幅減少機房機柜占用與年度電力消耗，讓「高性能智算」不再與「高投入」強綁定。

零門檻：平滑切換無感知，業務訓練不中斷

考慮到 AI 訓練「長周期、不可中斷」的特性，百度智能云基于高性能智算網關設計了全流程平滑倒換機制：上線時先通過灰度 IP 發布驗證數據通道可用性，再逐步承接現網流量，實現從傳統網關的無縫擴容。整個過程路由收斂時間控制在 100 毫秒內，業務全程無感知、無卡頓，完美適配企業連續訓練需求。

1.2.案例驗證：頭部車企智駕場景的降本增效實踐

某頭部車企的智能駕駛研發中心，是該方案的典型受益對象。其智算中心采用「計算 - 存儲分區部署」模式，隨著 50 余臺 GPU 服務器的新增，跨區通信帶寬需求飆升至 2Tbps，傳統 x86 網關方案面臨「成本超千萬、運維風險高」的雙重難題。

百度智能云為其定制的解決方案，核心在于「精準適配 + 平滑過渡」：

• 性能適配：部署 2 臺高性能智算網關，總處理能力達 3.2Tbps，不僅滿足當前 2,500Gbps 的峰值需求，還預留 30% 余量，可支撐未來 GPU 集群擴容；
• 平滑切換：新網關與傳統設備并行運行，先通過測試網段驗證傳輸穩定性，再逐步配置路由承接業務流量，待全量流量監控穩定后下線舊設備。

方案落地后，客戶實現了三重核心價值：

• 訓練效率躍升：跨區帶寬瓶頸破除，數據集加載時間壓縮近 90%，整體模型訓練周期縮短 22%；
• 成本大幅優化：2 臺高性能智算網關替代 44 臺傳統 x86 設備，硬件成本降低 95%，同時節省 40U 機柜空間與年度數萬元電費；
• 業務零中斷：升級過程中 50 余臺 GPU 服務器的訓練任務全程正常運行，無數據丟失、無任務卡頓。

2.結語：平衡「高性能」與「低成本」，賦能企業 AI 創新

在企業級智算需求持續爆發的當下，能否平衡「高性能通信」與「低成本建設」，已成為企業在 AI 競爭中建立優勢的關鍵。百度智能云混合云的高性能智算網關，通過 「復用現有 VPC + 硬件轉發卸載」 的創新思路，將智算場景流量特征深度融入技術架構，既解決了計算 - 存儲跨區通信的性能瓶頸，又實現了成本的量級化降低。

若您正面臨智算中心跨區通信效率低、成本高的難題，渴望在控制投入的同時釋放更大算力價值，歡迎聯系百度智能云，為您的 AI 訓練場景定制破局提速方案，助力企業在智能時代的競爭中搶占先機。