客户挑战
大模型训练集群中，单个Rank掉队、网络拥塞或GPU空转都可能放大为整体训练效率下降。传统服务器或网络指标无法独立解释作业级影响。
方案路径
采集GPU、NIC、交换机、eBPF和作业调度数据
关联PFC、ECN、CNP、QPN、NCCL和Rank维度
把基础设施异常映射到作业效率、训练长尾和算力利用率
建设价值
提升智算中心算力投资回报
缩短训练异常定位时间
为AI基础设施运营形成可信数据底座
客户信息说明
我们尊重客户信息安全与商业保密要求，案例内容以行业、场景、问题和建设价值为主，不展示未经客户许可的名称、Logo、金额和部署范围。