智算需求激增催生算力网络，后者目标是实现算网融合，两者为智算提供基础设施。算网融合推动算力和网络深度融合，提升系统性能。智算时代需灵活敏捷、无损安全、感知可视的算力网络，可运用Kubernetes、DCB协议、INT技术等打造。
在了解智算与云网融合的关系之前，我们首先需要明确智算和云网融合各自的含义。AI智算的概念智算即人工智能计算，主要面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力，代表了人工智能领域的飞速发展。它主要用于处理复杂、高维、动态、非结构化的数据和问题。智能计算融合了计算机科学、数学、物理、统计学等多学科知识，并广泛应用于大数据分析、智能机器人、自动驾驶、智能家居、智能城市、智能医
AI大模型（Artificial Intelligence Large Model）是指具有庞大参数规模和复杂程度的神经网络模型，它们通过大规模的数据训练，能够在各种任务中表现出高度准确和广泛的泛化能力（即对新鲜样本或未知数据的适应能力）。
在当今企业网环境中，已有超过一半的数据流量通过无线信道传输，随着物联网技术的普及，无线网将承载更多的关键业务流量。企业/园区场景的无线网络值得考虑的关键因素有很多，例如终端移动性，AP 漫游能力和覆盖范围、带宽和吞吐量、延迟、信道、射频干扰等。当然，还有网络安全配置和用户认证等等。
我们大致可将AI智算中心内部的数据存储系统进行简单的层次分类，主要包括GPU内存、存储网和存储设备。一般来说，在存储层次结构中位置越高，其存储性能（尤其是延迟）就越快。因为本文的定位在分析网络流量，我们将聚焦于智算中心内部GPU服务器内存与远端存储服务器之间传输的数据。
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