智算中心HPC网络解决方案
智算中心 HPC 可观测解决方案
借助领先的全链路可观测技术，智算中心 / HPC 承载的大规模并行计算、AI 训练、科学仿真等核心任务对低延迟通信、算力高效调度、存储 – 计算协同要求极高。集群规模扩张、异构算力融合、跨分区任务协同等场景下，任务稳定性、资源效能、故障定位效率成为运维与业务部门的核心诉求。
智算中心 HPC 典型痛点
节点通信延迟不可控
异构算力协同观测缺失
故障定位链路冗长
存储 - 计算协同不透明
任务运行不可回溯
智算中心 HPC 可观测核心需求
低延迟通信质量保障
异构算力资源管理
存储-计算协同管理
业务故障快速定位
核心能力
低延迟通信链路可视化
异构算力与调度优化
存储 - 计算协同分析
GPU 集群通信与算力监测
并行任务全生命周期追踪
跨分区 / 跨集群协同监测
典型应用场景
大规模并行计算任务卡顿
GPU 集群 AI 训练任务效率低
存储 IO 成为计算瓶颈
部署模式
多元部署模式适配全场景需求，兼顾灵活扩展与安全可控
多元灵活的部署模式
多计算分布式采集
支持全离线部署
云-边-端协同智算部署
成功案例
中央民族大学
公安大学
北京科技大学
世纪互联
国家法官学院
中国农业大学
技术问答&FAQ：
1｜方案能否监测 InfiniBand 网络的通信状态，解决节点通信延迟不可控问题？
答：可以，方案支持低延迟通信链路可视化，能实时监测 IB 延迟、抖动、丢包，清晰呈现 RDMA 通信状态，还可精准定位组播 / 广播瓶颈，有效解决节点 / 机架间通信延迟不可控导致的并行任务卡顿、训练周期翻倍问题。
2｜针对 CPU/GPU/DPU 异构算力集群，方案如何实现算力与调度的协同管理？
答：方案具备异构算力与调度优化能力，可全覆盖 CPU/GPU/DPU 算力指标，同时联动 Slurm/PBS 调度器数据，能够掌握算力利用率、调度均衡性，避免资源浪费，优化算力投入产出比，解决异构算力协同观测缺失、资源匹配低效的痛点。
3｜在存储 – 计算协同场景下，方案如何避免计算节点 “空等数据” 的问题？
答：方案支持存储 – 计算协同分析，能够精准定位存储 IO 瓶颈，量化计算任务 IO 等待占比，帮助运维人员及时发现分布式存储（Lustre/Gluster）、并行文件系统的 IO 节点问题，避免计算节点因等待数据而造成算力资源浪费。
4｜当大规模并行任务故障时，方案如何实现快速根因定位与复盘？
答：方案拥有并行任务全生命周期追踪能力，可覆盖任务全流程，回溯资源使用轨迹，精准定位性能瓶颈节点；同时能通过 TCP 会话、HTTP API、SQL 请求回放，提供故障复盘的会话级证据，解决故障定位链路冗长、任务运行不可回溯的问题。
5｜方案对 GPU 集群 AI 训练场景的适配性如何，能否优化训练效率？
答：方案具备 GPU 集群通信与算力监测能力，可监测 NVLink/NCCL 通信延迟，追踪 GPU 负载与显存联动情况，能及时发现 GPU 节点间通信延迟不均衡、显存使用与通信带宽不匹配、NCCL 通信协议异常等问题，有效优化 AI 训练效率。
6｜对于跨分区、跨地域的 HPC 集群，方案能否实现协同监测与资源优化？
答：可以，方案支持跨分区 / 跨集群协同监测，通过可视化跨分区、跨地域数据传输情况，为联邦集群任务调度与资源共享优化提供支撑，适配大型跨分区 HPC 集群、多地域协同的智算场景，满足全域可观测需求。