星融元Asterfusion文章

• 如何破解GPU集群集合通信路徑的“黑盒”難題？2025-05-22 10:13

  

  集合通信庫（如NCCL、HCCL）的運行細節用戶完全無感知，形成“黑盒”狀態。EPS通過實時解析集合通信庫的底層運行狀態，將隱蔽的通信路徑、GPU與網卡狀態等信息可視化，并提供智能路由推薦，幫助用戶快速優化集群性能。

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• 網絡可視化為矛，AI告警為盾：新一代園區運維方案破局實踐2025-05-19 17:48

  

  隨著企業數字化轉型加速，傳統園區網絡架構在運維效率、成本控制等方面面臨嚴峻挑戰。星融元基于云原生理念打造的園區網絡解決方案，通過前兩階段的技術架構革新，已成功實現中大型園區基礎網絡的云化重構。本文將重點闡述進入運維階段的三大核心能力體系。

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• MPLS如何助力園區組網需求？2025-05-14 18:29

  

  隨著現代企業園區網絡和運營商級基礎設施的不斷發展，多協議標簽交換 （MPLS） 已成為一項基礎技術，這要歸功于其高效的數據包轉發、高級流量工程功能以及對多租戶環境的強大支持。

  MPLS Sonics 網絡架構 221瀏覽量

• INT-based Routing（基于遙測的智能路由）如何重構AI集群流量調度？2025-05-12 17:06

  

  在GPT-4o參數規模突破10萬億、千卡集群成為AI訓練標配的今天，全球互聯網正經歷著前所未有的流量風暴。當單次模型訓練可產生相當于YouTube全球三日流量的數據洪流，當分布式推理系統要求微秒級延遲保障，傳統網絡架構的流量調度機制正面臨系統性崩塌。路由技術如何破局AI流量洪峰？

  Int 網絡流量 路由技術 280瀏覽量

• 解構Gartner報告：企業如何借力SONiC實現網絡架構成本優化2025-05-07 15:50

  

  作為唯一獲Gartner榮譽提名并專注SONiC的廠商，星融元（Asterfusion） 提供“開箱即用”的企業級SONiC解決方案。場景覆蓋廣，持從AI智算中心到企業園區的跨場景部署，并增強VXLAN、BGP EVPN等企業級功能。兼容多風格CLI，彌補社區版短板，助力企業平滑過渡至開放網絡。技術前瞻性，通過軟硬一體交付，將前沿工程經驗產品化，為傳統廠商的

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• 在6GHz未開放地區，5.8GHz高頻段能否替代優化現有WiFi 7網絡？2025-05-06 15:44

  

  隨著萬物互聯時代的加速到來，無線網絡面臨前所未有的挑戰！高密度設備接入、低時延交互需求（如元宇宙、8K流媒體）、復雜電磁環境下的穩定性要求等，驅動著WiFi技術的持續革新。作為IEEE 802.11be標準的最新成果，WiFi 7（第七代WiFi）在WiFi 6的基礎上實現了多維度的技術躍遷，旨在突破現有網絡性能瓶頸，為未來智能場景提供更高效的無線連接方案。

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• DeepSeek MoE架構下的網絡負載如何優化？解鎖90%網絡利用率的關鍵策略2025-04-28 12:04

  

  近年來，隨著AI大模型訓練（如GPT-4、Gemini）的爆發式增長，數據中心網絡的流量壓力急劇上升。單次訓練任務可能涉及數千張GPU卡協同工作，生成集合通信流量（All-Reduce、All-to-All等），網絡面臨高并發、低延遲、無損傳輸的嚴苛需求。然而，傳統以太網的網絡利用率長期徘徊在35%~40%，成為制約AI算力釋放的關鍵瓶頸。

  DeepSeek 網絡 負載均衡 241瀏覽量

• 中大型園區網絡業務開通如何30分鐘搞定？2025-04-24 11:12

  

  當前，數字化轉型浪潮席卷全球，企業園區網絡正面臨前所未有的挑戰。隨著物聯網設備激增、移動辦公普及以及業務云化加速，傳統園區網絡暴露出部署周期長、運維復雜度高、擴展性不足等痛點。尤其是中大型園區，往往需要同時承載有線、無線、IoT等多類業務，傳統基于命令行逐臺配置的方式效率低下，且難以實現統一管理。在這一背景下，云化園區網絡應運而生——通過軟件定義網絡（SDN

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• 51.2T 800G AI智算交換機軟硬件系統設計全揭秘2025-04-21 17:53

  

  在AI、HPC與云計算基礎設施飛速演進的當下，性能瓶頸不再源于算力，而是網絡系統中的每一個微秒延遲與每一瓦能耗。為應對這一挑戰，星融元推出了旗艦級產品：CX864E-N64x800G超低時延RoCE交換機。該產品具備業界領先的560ns端口轉發時延和基于SONiC的開放網絡架構，為下一代AI智算網絡提供極致性能保障和靈活的方案集成空間。近期國內外展會上，CX

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• InfiniBand與RoCEv2負載均衡機制的技術梳理與優化實踐2025-04-17 17:46

  

  在人工智能迅速發展的今天，大模型訓練已成為推動技術進步的核心動力。然而，隨著大模型規模的不斷擴大和訓練需求的增加，智算網絡面臨的挑戰也日益嚴峻。網絡作為連接計算集群的重要基礎設施，其性能直接影響著AI訓練的效率和效果。

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