行业挑战
算力激增与分布式网络
单集群算力不足,千亿参数模型训练需TB级数据跨节点同步,传统网络架构难以支撑分布式算力的线性扩展,GPU资源利用率不足40%。
多模态AI推理网络瓶颈
文本/图像/视频特征需实时对齐,传统网络架构端到端延迟高,导致生成内容滞后。视频推理流量大,易产生高带宽占用与资源争用。
安全与合规风险
AI训练数据往往涉及敏感信息,跨云数据传输存在泄露风险,合规要求严格,访问权限管理复杂,影响数据安全。
多云异构兼容难题
混合云架构下需同时对接公有云、私有数据中心和边缘设备。跨区域数据同步慢,网络带宽受限,影响模型训练效率和推理响应速度。
生成式AI业务流应用场景
专业场景解决方案,倾力满足行业所需
方案架构
混合多云网络解决方案,优化推理服务,低延迟访问,提高终端用户体验。
安全、合规数据采集传输,为大模型训练提供高速、稳定、低时延的连接服务。
支持企业研发人员调研海外应用、访问全球资源,实现无缝协作。
方案优势