星融元Asterfusion文章

• 如何破解GPU集群集合通信路径的“黑盒”难题？2025-05-22 10:13

  

  集合通信库（如NCCL、HCCL）的运行细节用户完全无感知，形成“黑盒”状态。EPS通过实时解析集合通信库的底层运行状态，将隐蔽的通信路径、GPU与网卡状态等信息可视化，并提供智能路由推荐，帮助用户快速优化集群性能。

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• 网络可视化为矛，AI告警为盾：新一代园区运维方案破局实践2025-05-19 17:48

  

  随着企业数字化转型加速，传统园区网络架构在运维效率、成本控制等方面面临严峻挑战。星融元基于云原生理念打造的园区网络解决方案，通过前两阶段的技术架构革新，已成功实现中大型园区基础网络的云化重构。本文将重点阐述进入运维阶段的三大核心能力体系。

  网络 运维 508浏览量

• MPLS如何助力园区组网需求？2025-05-14 18:29

  

  随着现代企业园区网络和运营商级基础设施的不断发展，多协议标签交换 （MPLS） 已成为一项基础技术，这要归功于其高效的数据包转发、高级流量工程功能以及对多租户环境的强大支持。

  MPLS Sonics 网络架构 684浏览量

• INT-based Routing（基于遥测的智能路由）如何重构AI集群流量调度？2025-05-12 17:06

  

  在GPT-4o参数规模突破10万亿、千卡集群成为AI训练标配的今天，全球互联网正经历着前所未有的流量风暴。当单次模型训练可产生相当于YouTube全球三日流量的数据洪流，当分布式推理系统要求微秒级延迟保障，传统网络架构的流量调度机制正面临系统性崩塌。路由技术如何破局AI流量洪峰？

  Int 网络流量 路由技术 748浏览量

• 解构Gartner报告：企业如何借力SONiC实现网络架构成本优化2025-05-07 15:50

  

  作为唯一获Gartner荣誉提名并专注SONiC的厂商，星融元（Asterfusion） 提供“开箱即用”的企业级SONiC解决方案。场景覆盖广，持从AI智算中心到企业园区的跨场景部署，并增强VXLAN、BGP EVPN等企业级功能。兼容多风格CLI，弥补社区版短板，助力企业平滑过渡至开放网络。技术前瞻性，通过软硬一体交付，将前沿工程经验产品化，为传统厂商的

  Gartner Nos 云网络 599浏览量

• 在6GHz未开放地区，5.8GHz高频段能否替代优化现有WiFi 7网络？2025-05-06 15:44

  

  随着万物互联时代的加速到来，无线网络面临前所未有的挑战！高密度设备接入、低时延交互需求（如元宇宙、8K流媒体）、复杂电磁环境下的稳定性要求等，驱动着WiFi技术的持续革新。作为IEEE 802.11be标准的最新成果，WiFi 7（第七代WiFi）在WiFi 6的基础上实现了多维度的技术跃迁，旨在突破现有网络性能瓶颈，为未来智能场景提供更高效的无线连接方案。

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• DeepSeek MoE架构下的网络负载如何优化？解锁90%网络利用率的关键策略2025-04-28 12:04

  

  近年来，随着AI大模型训练（如GPT-4、Gemini）的爆发式增长，数据中心网络的流量压力急剧上升。单次训练任务可能涉及数千张GPU卡协同工作，生成集合通信流量（All-Reduce、All-to-All等），网络面临高并发、低延迟、无损传输的严苛需求。然而，传统以太网的网络利用率长期徘徊在35%~40%，成为制约AI算力释放的关键瓶颈。

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• 中大型园区网络业务开通如何30分钟搞定？2025-04-24 11:12

  

  当前，数字化转型浪潮席卷全球，企业园区网络正面临前所未有的挑战。随着物联网设备激增、移动办公普及以及业务云化加速，传统园区网络暴露出部署周期长、运维复杂度高、扩展性不足等痛点。尤其是中大型园区，往往需要同时承载有线、无线、IoT等多类业务，传统基于命令行逐台配置的方式效率低下，且难以实现统一管理。在这一背景下，云化园区网络应运而生——通过软件定义网络（SDN

  控制器 网络 747浏览量

• 51.2T 800G AI智算交换机软硬件系统设计全揭秘2025-04-21 17:53

  

  在AI、HPC与云计算基础设施飞速演进的当下，性能瓶颈不再源于算力，而是网络系统中的每一个微秒延迟与每一瓦能耗。为应对这一挑战，星融元推出了旗舰级产品：CX864E-N64x800G超低时延RoCE交换机。该产品具备业界领先的560ns端口转发时延和基于SONiC的开放网络架构，为下一代AI智算网络提供极致性能保障和灵活的方案集成空间。近期国内外展会上，CX

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• InfiniBand与RoCEv2负载均衡机制的技术梳理与优化实践2025-04-17 17:46

  

  在人工智能迅速发展的今天，大模型训练已成为推动技术进步的核心动力。然而，随着大模型规模的不断扩大和训练需求的增加，智算网络面临的挑战也日益严峻。网络作为连接计算集群的重要基础设施，其性能直接影响着AI训练的效率和效果。

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