基于智能IP广域网（AI WAN）的存算分离与云边协同训推技术研究报告（2025年）.pdf
- 上传者：不***
- 时间：2025/09/26
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本报告聚焦于智能IP广域网（AI WAN）技术架构，深入探讨了在人工智能大模型训练与推理场景下的存算分离机制与云边协同策略。
研究主题：报告分析了随着AI算力需求激增，传统网络架构在带宽、时延及数据搬运效率方面的瓶颈，提出了基于智能IP广域网的优化方案。重点研究了存储与计算资源分离部署的技术路径，以及通过云边协同实现模型训练与推理任务的高效调度与执行。
核心价值：文档揭示了AI WAN在降低数据传输成本、提升训练效率及优化推理响应速度方面的关键技术突破，为构建高性能、低延迟的AI基础设施提供了理论依据与实践指导，适用于关注算力网络、云计算及AI底层架构的技术研究者与从业者。
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