金融业AI大模型智算网络研究报告

　　2023年10月， 中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》 ， 指出“算力是集信息计算力、 网络运载力、 数据存储力于一体的新型生产力” ， 针对网络运载力提出“优化算力高效运载质量、 强化算力接入网络能力、 提升枢纽网络传输效率、 探索算力协同调度机制” 的重点任务， 明确通过“算力+金融” 加快算力在金融领域的创新应用， 为金融业务发展提供更为精准、 高效的算力支持。

　　AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座， 是新型算力中的网络运载力， 是助力大模型实现跨节点分布式训练， 提升大规模训练效率的重要支撑。

　　本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、 结构、 算力、 效率等方面的技术发展趋势， 提出作为底座的智算网络所面临的新问题和新挑战。 围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、 高效率传输、 高可维网络、 高安全保障” 等关键技术进行研究， 提供一套适应金融特征的覆盖数据中心、 骨干及分支的 AI 智算网络技术方案。 结合行业业务及技术发展方向， 将金融业 AI 智算网建设演进划分为打造底座、 构建系统、 完善生态 3 个阶段， 并给出了新技术发展及创新方向， 为金融机构开展 AI 大模型智算网络规划及建设提供参考。

　　关键词： 大模型训练、 智算网络、 负载均衡、 流控技术、 拥塞管理

点击复制链接查看完整PDF研报

北京金融科技产业联盟 聂丽琴,吴仲阳,张勇,张志鹏,李建高,成晓强,陈鹏,余学山,黄海,张治铧,王世媛,叶鑫,张杰,常东,刘佳