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腾讯云论文入选全球顶会SIGCOMM，解决云计算大模型网络技术痛点
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
腾讯云的两篇论文入选2025年SIGCOMM大会，解决了云计算网络性能瓶颈和大模型训练效率问题，展示了其在云网络和AI基础设施领域的领先地位。FORNAX方案通过硬件流表管理提升网络加速，星脉网络基础设施优化了大模型训练的网络架构和监控系统。
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关键要点
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腾讯云的两篇论文入选2025年SIGCOMM大会，展示其在云网络和AI基础设施领域的领先地位。
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FORNAX方案通过硬件流表管理提升网络加速，解决了超大规模云计算网络性能瓶颈。
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FORNAX采用双向会话管理，提升流表管理效率，减少资源开销。
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FORNAX在数百万台云服务器上运行，保持了0记录的硬件流表失效宕机。
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星脉网络基础设施专为大模型训练和推理构建，优化了网络架构和监控系统。
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星脉支持单Pod 6.4万块GPU互联，解决了高密度GPU部署的功耗和散热问题。
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星脉的智能监控系统能快速定位集群故障，缩短故障处理时间。
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星脉的性能预测框架能够保持极小的性能预测误差，帮助发现瓶颈。
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腾讯云星脉已支持多个自研业务，并为产业客户提供服务。
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延伸问答
腾讯云的论文在SIGCOMM大会上解决了哪些问题？
腾讯云的论文解决了超大规模云计算网络性能瓶颈和万亿参数大模型训练效率问题。
FORNAX方案是如何提升网络加速的？
FORNAX方案通过硬件流表管理和双向会话管理，提升了流表管理效率，减少了资源开销。
星脉网络基础设施的主要特点是什么？
星脉网络基础设施优化了网络架构，支持高密度GPU互联，并具备智能监控系统和性能预测框架。
腾讯云如何解决高密度GPU部署的功耗和散热问题？
腾讯云通过全新电源管理与冷却方案，提升了部署密度并降低了数据中心的PUE。
FORNAX方案在实际应用中表现如何？
FORNAX在数百万台云服务器上运行两年多，保持了0记录的硬件流表失效宕机，证明了其有效性和可靠性。
腾讯云星脉如何帮助工程师发现性能瓶颈？
星脉的性能预测框架能够秒级生成每个算子的执行时间，结合监控数据校准，保持极小的性能预测误差。
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