SD-WAN 赋能
专为生成式 AI 工作负载设计的智能网络架构。通过动态路径优化、低延迟传输和全球节点互联，解决跨地域数据同步瓶颈，加速模型迭代效率高达 40%。
40%
<30ms
99.99%
训练效率提升
全球节点延迟
网络可用性 SLA
跨地域分布式训练
连接全球多个数据中心，通过智能路由优化 Parameter Server 与 Worker 节点间的梯度同步流量，显著减少 All-Reduce 通信耗时。
海量训练数据高速传输
针对 PB 级原始数据上云场景，提供基于 UDP 的加速传输协议，克服长距离高丢包环境下的吞吐量下降问题，缩短数据准备周期。
敏感数据隐私保护
为金融、医疗等行业提供端到端加密传输通道，确保训练数据和模型参数在公网传输过程中的安全性，符合合规要求。
AI Agent 协同网络
支持大规模 AI Agent 之间的低延迟通信与协作，确保多智能体系统在复杂任务中的状态同步与指令下发实时性。
推理边缘节点互联
将中心云的大模型能力快速分发至边缘节点，SD-WAN 确保边缘推理请求能稳定回传至中心或就近处理，保障用户实时体验。
混合云 AI 算力调度
打通私有云与公有云 AI 算力集群，实现弹性 bursting。在本地算力不足时，无缝溢出至公有云，网络层自动适配云间专线。
典型应用场景
针对全球AI大模型全链路业务需求，提供定制化网络优化方案
核心优势
重新定义 AI 基础设施的网络标准
智能路径优选
基于 AI 算法实时感知链路质量，毫秒级切换最优路径，避开拥塞与抖动。
全链路加密
采用国密/AES-256 标准加密，构建虚拟专网，确保模型资产与数据绝对安全。
零接触部署 (ZTP)
设备上架即联网，云端统一配置下发，全球节点分钟级开通，加速业务上线。
可视化智能运维
全景网络拓扑可视，AI 故障预测与根因分析，大幅降低运维复杂度与 MTTR。
应用级 QoS 保障
精准识别 AI 训练、推理及普通业务流量，优先保障关键任务带宽与低延迟。
弹性带宽伸缩
根据训练任务负载动态调整带宽资源，按需付费，避免资源闲置与浪费。
直面网络难题，精准拆解
直击企业 AI 落地网络难题，提供针对性解决方案
公网不稳定，丢包率高
跨国训练依赖公网，高丢包导致 TCP 窗口缩小，梯度同步频繁超时，训练效率低下甚至中断。
MPLS 专线成本高昂
传统 MPLS 专线价格昂贵且开通周期长，难以满足 AI 业务快速扩张和弹性变化的需求。
多云管理复杂，运维困难
AWS、Azure、阿里云等多云环境网络策略不一致，缺乏统一视图，故障排查耗时耗力。
多路径聚合与纠错
SD-WAN 利用多链路聚合与前向纠错 (FEC) 技术，在 5% 丢包环境下仍保持 90% 以上有效吞吐，确保训练连续性。
Internet + 5G 混合组网
基于廉价宽带和 5G 构建虚拟专网，性能媲美 MPLS，成本降低 50% 以上，且支持按需灵活扩容。
统一控制平面
单一控制台统一管理所有云网关和边缘设备，自动化策略下发，实现“一次配置，全球生效”。
客户成功案例
真实业务场景验证，用数据说话
自动驾驶企业
业务背景：某自动驾驶企业 AI 全球研发协同。
传输时间缩短
数据泄露事故
60%
0
“连接中国、美国、德国三大研发中心，实现每日 PB 级路测数据回传至中心云进行模型迭代训练。”
大型金融机构
业务背景：某大型金融机构 AI 智能风控模型。
推理响应延迟
合规审计通过
<20ms
100%
“构建总部与各地分支机构的加密 AI 专网，实时上传交易数据进行云端大模型风控推理，满足合规要求。”
网络游戏公司
业务背景：某网络游戏公司 NPC 智能交互。
网络成本节省
用户满意度评分
35%
4.9
“为全球游戏玩家提供低延迟接入，支持云端 NPC 大模型实时生成对话与行为，提升沉浸感。”
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