基于意图的一键编排：大规模 AIDC 网络业务的极速开通实践

在AI数据中心场景下，网络规模大、设备数量多，传统依赖逐台设备手工配置的部署方式难以满足快速交付与一致性要求。

基于意图的一键编排

星融元 AIDC 运维管理平台是专为 AI 智算中心打造的网络管理产品，通过 自动化部署与模板化编排 能力，将传统“逐设备配置”的部署模式转变为“基于意图的一键编排”，以提升AI数据中心网络的交付效率。

• 设备自动上线与集中纳管（ZTP）
• 基于场景模板的拓扑自动生成
• 规划拓扑与真实拓扑的自动校验
• 分阶段配置下发与业务快速开通

快速配置流程

第一步：设备自动上线和入库

设备完成基础上架并配置网络运维平台 IP 地址后，将自动通过 WebSocket 与平台建立连接。连接建立后，设备将被自动纳入平台统一管理，并进入默认资源池（组织）。

管理员可根据实际部署需求，将设备批量划分至指定场所或业务域，用于后续拓扑规划与业务部署。

第二步：场景拓扑自动化生成和校验

选择模板：根据场景一键生成所需组网拓扑

一个标准的 AI 智算中心架构主要分为计算后端网、前端网（业务应用网）、存储网和带外管理网。

面向智算中心不同网络的需求（也兼顾传统数据中心网络），该平台目前支持以下几种常见的场景配置模板。

• AIDC 后端网络（AI 训练网）

AIDC 后端网络连接到 GPU 服务器集群，负责 GPU/NPU 节点之间东西向高吞吐和超低时延通信（参数和梯度交换）。在大模型并行训练（如数据并行、流水线并行、张量并行）中，全归约（All-Reduce）等集合通信算法极度依赖 AI 后端网的性能。

该标准模板采用 Spine-Leaf 架构，支持大规模节点接入，包含交换机 RoCE、智能选路及 ARS（自适应路由切换）等配置能力，以满足高带宽、低时延及无损传输需求。

• AIDC 前端网络（业务管理网络）

AIDC 前端网负责南北向业务流量和常规的管理调度通信，包含训练任务的提交、集群 API 交互、推理服务接入以及互联网/企业内网的访问。

该标准模板基于交换机 EVPN MC-LAG 技术实现链路冗余与业务隔离，保障业务接入的高可靠性。

• AIDC 存储网络（存储后端网络）

AIDC 存储网络是连接 GPU 计算节点与高性能分布式存储（如并行文件系统/对象存储）的专网，要求同时具备高并发读取带宽和极高写入吞吐量。

该标准模板支持配置分布式网关、MC-LAG 及 RoCE 技术，提升存储访问性能与可靠性。

• 数据中心融合网络

支持基于 EVPN MC-LAG 或 EVPN Multihoming 的典型组网方式，适用于传统数据中心业务场景。

自动校验拓扑：确认设备实际连接同规划一致

设备上线后，网络运维平台自动发现设备间的链路关系，生成真实网络拓扑，并与规划拓扑进行一致性校验，校验通过后，即可进入配置下发阶段。

第三步：分阶段的业务配置下发

基础网络配置：以AI 后端网为例，该阶段自动建立BGP邻居，用户无需为互联口手动规划IP地址；Spine交换机宣告各 Rail 网段路由，实现全网互通，BGP Peer-group 批量下发，向全网设备推送基础网络配置，等待状态同步完成即可进入业务配置阶段。

业务配置：根据业务需求启用相关功能，例如 VLAN 与网关规划，自适应路由切换（ARS）等

第四步：RoCE 网络的优化设置
在 AI 数据中心网络中，RoCE 相关参数（如PFC、ECN）的配置对网络性能具有重要影响。不同业务场景下对时延、吞吐及拥塞控制的要求存在差异。

星融元 AIDC 络运维平台采用“模板化配置 + 参数微调”的方式，实现RoCE网络的高效部署与精细化优化：

RoCE 参数配置模板：平台内置多种面向典型AI业务场景的 RoCE 参数模板，预定义 PFC 优先级、ECN 标记策略等关键参数组合。用户可根据业务类型选择合适模板，快速完成网络基础配置，降低参数配置复杂度。

RoCE 参数微调：如下图所示，在模板基础上，平台支持对 PFC、ECN 等关键参数进行灵活调整，例如 ECN 标记阈值、队列水线等，以适配具体业务负载特征，实现性能的进一步优化。

涉及交换机设备

AIDC 网络运维平台目前支持管理 CX-N系列交换机，产品基础规格参数如下。

https://asterfusion.com/product/cx-n/