新一代AI基础设施依托于高性能计算技术，广泛采用GPU、TPU等专用硬件加速深度学习和机器学习进程。这些硬件在并行计算、浮点运算等方面表现出色，能够显著提升AI模型的训练速度和推理精度。同时，异构计算架构的引入进一步优化了不同任务的性能，使得AI应用能够更高效地运行。

面对PB级乃至EB级的数据挑战，新一代AI基础设施展现出强大的数据处理能力。它不仅能够处理多样化的数据结构，还对数据吞吐量和I/O性能提出了更高要求。通过优化数据存储和访问机制，新一代AI基础设施能够确保数据在训练和推理过程中的高效利用。

网络作为连接计算节点和数据资源的关键，在新一代AI基础设施中扮演着至关重要的角色。与传统互联网基础设施相比，新一代AI基础设施在网络带宽、延迟、可靠性和冗余等方面提出了更高的要求。

网络对于AI而言，不仅是重要，而且是必要的。AI大模型的训练和推理过程高度依赖分布式计算和存储。鉴于单个计算节点的计算能力和内存容量有限，难以高效处理大规模数据和复杂模型，因此，将计算任务分配到多个节点上进行并行处理成为必然选择，这能显著加速训练过程并缩短训练时间。同时，AI模型往往需要海量训练数据，这些数据量远超单个节点的存储能力。这些因素共同构成了AI发展的瓶颈。而优质的网络连接正是实现分布式训练的关键，它构成了AI大模型训练不可或缺的基础设施。

出于数据安全与隐私保护、算力需求与资源优化以及成本效益的考虑，AI大模型训练逐渐倾向于采用混合云模式。混合云模式允许企业在本地数据中心建设专属大模型，确保数据安全和隐私。同时，它能够整合多种算力资源，实现异构算力融合，提升算力利用率，并灵活扩展资源以满足大规模训练需求。此外，通过优化资源配置和利用，混合云模式能够降低AI大模型训练的成本，并提供长期可持续的算力支持，助力企业实现业务创新和可持续发展。

在此背景下，犀思云推出了满足AI大模型训练特点的三层混合云算力网络解决方案。

方案具备以下优势，能充分满足 AI大模型训练对网络的需求：

新一代AI基础设施作为支撑智能未来的关键，其重要性不言而喻。通过提升计算能力、优化数据处理效率和改进网络性能，新一代AI基础设施为AI技术的广泛应用和深度融合提供了坚实基础。未来，随着AI应用场景的不断拓展和深化，对于基础设施的需求也将进一步增加。我们期待看到更多创新性的解决方案和技术突破，为AI产业的繁荣发展注入新的动力。