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随着大模型参数规模迈向万亿级，万卡乃至十万卡 GPU 集群正成为 AI 训练基础设施的标配，而万卡集群三大通信瓶颈——哈希极化、拓扑盲点与拥塞抖动，对网络架构提出了前所未有的挑战。本文基于主流互联网大厂的公开实践，深入剖析超大规模集群中端网协同架构的设计思路，并探讨面向 MoE 与 DeepSeek 等新型模型的下一代 AI 网络演进方向。
