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专题报告
基于智能IP广域网(AI WAN)的存算分离与云边协同训推技术研究报告(2025年)
出版时间:2025.9            关键词:AI;WAN;云边协同
基于智能IP广域网(AI WAN)的存算分离与云边协同训推技术研究报告(2025年)首页.png
【摘    要】
报告研究面向政企模型微调训练、推理等业务场景,围绕企业安全用算需求,基于智能IP广域网(AI WAN)研究并提出了存算分离与云边协同训推技术方案,满足企业原始数据不出域、安全租用云端算力、降低企业用算成本的需求。在存算分离模型微调训练场景下,针对企业敏感数据园区外“不落盘”需求,可保障拉远100KM、400KM达到97%以上高算效。在云边协同推理场景下,可实现推理性能95%以上高算效,满足企业推理数据不出域的安全推理诉求。


【目    录】

一、概述

(一)背景

(二)AI大模型训练与推理技术应用 

二、大模型微调训推场景面临的挑战 

三、基于智能IP广域网(AI WAN)的存算分离与云边协同训推技术方案

(一)方案总体架构

(二)模型拆分学习技术

(三)精准流控技术

(四)自动流级调度技术 

四、关键技术典型场景实验

(一)存算分离拉远算效

(二)云边协同推理安全性

(三)云边协同算力资源配置优化 

五、总结展望



【全文下载】
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