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智谱联合清华等提出ZCube组网架构，大模型推理吞吐提升15%，网络成本削减三分之一
智谱联合清华大学等在ACM SIGCOMM 2025上提出ZCube网络架构，针对大模型推理中的网络瓶颈。该架构采用扁平化设计，取消Spine层交换机，实现流量负载均衡。在GLM-5.1coding生产环境中，ZCube使GPU推理吞吐提升15%，首Token时延降低40.6%，同时网络成本削减33%。这标志着智算基础设施从通用互联向模型流量驱动的系统协同转变，为大规模AI推理提供了高效经济的解决方案。
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