硬件是基礎(chǔ)，軟件是靈魂。在9月25日召開的2025京東全球科技探索者大會(huì)（JDD）上，京東集團(tuán)再次升級(jí)了自身AI戰(zhàn)略，明確詮釋了“以零售為基礎(chǔ)的技術(shù)與服務(wù)企業(yè)”的集團(tuán)戰(zhàn)略定位。為支撐新戰(zhàn)略落地，京東集團(tuán)不僅將自研的“言犀”大模型擴(kuò)充為“JoyAI”大模型家族，更宣布了JoyAgent 3.0、JoyCode 2.0等一系列智能體新品。同時(shí)，京東集團(tuán)也表示，將未來三年持續(xù)投入，帶動(dòng)形成萬億規(guī)模的人工智能生態(tài)。

顯然，AI戰(zhàn)略和大量AI業(yè)務(wù)的落地需要強(qiáng)大基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐。在本次大會(huì)的展區(qū)中，華為首次對外展示了全新研發(fā)的高密128*400GE盒式以太交換機(jī)、400G/800G高速星聯(lián)光模塊等多款A(yù)I基礎(chǔ)設(shè)施新品；這彰顯了華為在AI基礎(chǔ)設(shè)施層面的領(lǐng)先實(shí)力，也展現(xiàn)了京東集團(tuán)與華為有著廣闊的合作及聯(lián)創(chuàng)前景。

華為展臺(tái)

AI是算力挑戰(zhàn)，更是網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)

伴隨京東集團(tuán)AI戰(zhàn)略升級(jí)和AI業(yè)務(wù)需求量的快速增長，智算集群建設(shè)也進(jìn)入擴(kuò)張期。在從千卡到萬卡甚至十萬卡的規(guī)模躍遷過程中，網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)規(guī)模、負(fù)載均衡、運(yùn)維管理已成為影響京東智算集群效率的關(guān)鍵因素。

組網(wǎng)規(guī)模：在交換機(jī)端口數(shù)量不變的情況下，集群規(guī)模增長就意味著網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)量的增加，而這就會(huì)產(chǎn)生越來越多的機(jī)架空間占用和TCO的增加，且會(huì)提高網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。與此同時(shí)，節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求也在快速提升。

負(fù)載均衡：在智算集群中，一旦出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞，集群性能可能會(huì)大幅下降，因此，如何通過負(fù)載均衡來降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，就成為了大規(guī)模集群組網(wǎng)需要首先考慮的問題。并且，在MoE等新一代模型技術(shù)廣泛應(yīng)用之后，實(shí)現(xiàn)整網(wǎng)負(fù)載均衡的難度也越來越大。

運(yùn)維管理：集群規(guī)模的增長和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的提升會(huì)帶來更大的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作量，并導(dǎo)致成本提升。在AI已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的當(dāng)下，如何提高運(yùn)維質(zhì)量和響應(yīng)效率也成為用戶關(guān)心的問題。

華為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)128*400GE交換機(jī)

面對AI所帶來的多重網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)，包括京東集團(tuán)在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)用戶迫切需要更先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和解決方案來應(yīng)對。華為星河AI高算效數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生，以網(wǎng)強(qiáng)算，加速客戶智算集群算力釋放。

用高密400GE網(wǎng)絡(luò)

構(gòu)建超大規(guī)模智算集群

隨著京東AI業(yè)務(wù)增長，需要更大規(guī)模智算集群支撐，而在智算集群組網(wǎng)中扮演關(guān)鍵角色的正是華為高密128*400GE盒式交換機(jī)和高密576*400GE框式交換機(jī)，兩層組網(wǎng)集群規(guī)模最大可達(dá)3.6萬卡。對比三層組網(wǎng)架構(gòu)，華為兩層框盒組網(wǎng)方案所需的400GE光模塊數(shù)量減少了40%，光互聯(lián)成本也隨之降低40%。

用全局負(fù)載均衡提高智算集群性能

網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡是保障智算集群性能的前提，而華為星河AI高算效數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)全新升級(jí)的NSLB-DP動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡方案，通過動(dòng)態(tài)調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)本地和全局的鏈路負(fù)載均衡，解決了以往靜態(tài)算法缺乏全局調(diào)度能力的問題。并在京東網(wǎng)絡(luò)中開展了性能測試。

NSLB-DP測試結(jié)果如下：在集合通信測試場景，NSLB-DP算法相較此前的NSLB-S（靜態(tài)算法）在常用算子Allreduce、ReduceScatter、Allgather的算法帶寬均有提升，最高可達(dá)24.62%；模型測試場景，NSLB-DP算法相較NSLB-S在訓(xùn)練性能上（每秒訓(xùn)練樣本數(shù)）也均有提升，最高可達(dá)7.32%。

用智能運(yùn)維讓智算集群提質(zhì)增效

傳統(tǒng)運(yùn)維系統(tǒng)所使用的Telemetry技術(shù)在高負(fù)載、大規(guī)模集群中的指標(biāo)上報(bào)能力有限，往往會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)花費(fèi)數(shù)小時(shí)來分析和定位網(wǎng)絡(luò)故障。難以滿足京東智算集群運(yùn)維要求。

為解決這一痛點(diǎn)，華為星河AI高算效數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)維系統(tǒng)中增加了iFIT（隨流檢測），和Packet-Event（丟包及超時(shí)延可視）方案。其中，iFIT能夠?qū)⒅撬慵簶I(yè)務(wù)流拓?fù)淇梢暬瑏G包與轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延支持實(shí)時(shí)逐跳監(jiān)測，讓運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠快速將網(wǎng)絡(luò)故障定位到具體設(shè)備；Packet-Event則能深入芯片層面，直接向運(yùn)維系統(tǒng)上報(bào)丟包根因與超時(shí)延流信息。兩種技術(shù)疊加，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)便可在故障發(fā)生時(shí)實(shí)現(xiàn)典型問題的分鐘級(jí)的定位定因，繼而提高運(yùn)維響應(yīng)速度，減少故障時(shí)間。

聯(lián)接算力，更聯(lián)接未來

華為在以網(wǎng)絡(luò)為代表的根技術(shù)領(lǐng)域堅(jiān)持長期高強(qiáng)度投入，星河AI高算效數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)則是這些投入的最新成果。通過新一代先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，華為不僅能將龐大算力聯(lián)接在一起，更能在AI與業(yè)務(wù)、用戶與未來之間建立穩(wěn)固聯(lián)接。而這也正是京東集團(tuán)與華為長期共創(chuàng)共贏的基礎(chǔ)。

星河AI高算效數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)只是華為與京東集團(tuán)廣泛合作的其中一面，但其所代表的則是華為與中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的全面聯(lián)接，攜手共赴AI時(shí)代的奔騰盛景。