随着AI训练规模不断扩大，企业将GPU集群部署于异地数据中心以降低成本，而训练语料与业务数据却分散在各地。面对TB/PB级训练数据的跨地域持续传输需求，传统网络常因带宽瓶颈、链路拥堵及抖动丢包，不仅影响传输效率，更可能让高性能GPU陷入等待，降低算力利用率，延长模型训练与迭代周期。针对这一问题，南凌科技依托自研SD-WAN为企业构建面向AI业务的智能传输网络，提升跨地域传输效率与稳定性，进一步释放GPU资源价值。

海量训练数据集中传输，大带宽解决"传不动"

训练开始前，TB级甚至更大规模的语料、样本和数据集需要从总部、研发中心或云端同步至GPU集群，短时间内形成大流量数据传输，对跨地域链路承载能力提出更高要求。

南凌科技自研SD-WAN可结合企业节点分布与业务需求，整合专线、互联网等多种网络接入资源，为数据源与GPU集群提供充足带宽承载，减少数据同步等待，提升训练数据传输效率。

训练任务持续运行，智能选路解决"传不稳"

数据传至GPU集群后，训练过程中仍会持续产生和交换检查点、模型文件、增量数据及中间结果，长时间运行对链路稳定性提出更高要求。

南凌科技自研SD-WAN可持续感知链路状态，并根据链路质量和业务需求智能选路，在链路出现波动时及时调度至更优路径，降低拥塞、时延和丢包对训练业务的影响，保障传输稳定连续。

数据、算力分布多地，统一管理解决"看不清"

当训练数据、GPU集群和研发环境分布在不同地域，节点与链路增多也让网络运行状态更难统一掌握，异常排查和问题定位更加复杂。

南凌科技依托智能网安运营管理平台，统一纳管不同地域的网络节点与链路状态，集中呈现跨地域连接情况，帮助运维人员及时发现异常、快速定位问题，提升网络运维效率。

提升传输效率，释放算力效能

在AI训练场景中，数据传输效率直接决定GPU集群的等待时间和整体训练效率。南凌科技针对该场景深度优化跨地域连接，依托充足带宽、智能链路调度及统一运维管理，有效缩短因传输瓶颈导致的GPU等待时长，从而提升整体训练效率与资源利用率，为企业AI训练及模型迭代提供稳定、高效的网络底座。

当GPU集群与训练数据分处异地，传输效率直接影响算力能否持续高效运行。南凌科技以自研SD-WAN为核心，在数据与算力之间构建可感知、可调度、可管控的智能传输网络——让数据更快抵达，让算力更少等待，让AI投入真正转化为业务价值。

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责任编辑：kj015

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