维度网讯，美国亚马逊云科技(AWS)已在德国、西班牙等欧洲数据中心部署随机网络图架构RNG，用于替代传统数据中心常见的分层网络拓扑。该架构面向云计算和AI工作负载，可将数据传输性能提升约三分之一，同时使网络设备功耗降低约40%。

RNG的核心变化在于重新组织数据中心内部服务器、交换设备和光纤链路之间的连接方式。传统数据中心网络长期采用类似“胖树”的分层结构，流量通常需要经过多级交换设备转发，路径数量有限，一旦部分链路出现拥塞，即使其他区域仍有可用带宽，也可能造成性能浪费。AWS此次采用随机网络图思路，让数据在更多路径之间分散流动，并通过自研网络协议和无源光纤连接设备配合调度，使网络从高度分层结构转向更扁平、更灵活的连接模式。公开信息显示，RNG可减少最多69%的路由器使用量，并在多数新云区域中作为默认网络架构部署。

这项调整对AI数据中心尤其重要。AI训练、推理、云数据库、高性能计算和分布式存储都依赖大量服务器之间的高速通信，网络拥塞会直接影响GPU集群利用率和任务完成效率。算力基础设施的瓶颈已经不只在芯片数量和服务器规模，数据在机柜、集群和不同计算节点之间能否高效流动，正在成为云厂商降低成本、提升性能和承接AI需求的关键环节。RNG在性能提升约三分之一的同时降低网络设备功耗，意味着AWS可以在同一数据中心供电条件下，把更多能耗预算留给服务器、GPU和存储系统，而不是消耗在网络转发设备上。

德国和西班牙的数据中心部署，也体现出欧洲云基础设施正在进入更精细的效率竞争阶段。欧洲市场对数据合规、本地化部署、能源效率和低碳运营要求较高，大型云厂商扩容时不能只增加机房和服务器，还要提高单位电力、单位空间和单位网络设备的产出能力。RNG通过减少网络硬件数量、降低功耗并提高吞吐性能，使数据中心扩容不完全依赖新增设备堆叠，有助于缓解电力接入、散热和建设成本压力。

从产业层面看，AWS此次部署RNG的意义在于把长期停留在学术和工程研究中的随机图网络设计推向超大规模生产环境。数据中心网络架构过去多年相对稳定，云厂商更多通过交换芯片升级、链路提速和软件调度优化来提升能力;RNG则从拓扑结构本身入手，改变服务器之间可用路径的组织方式。若该架构在更多区域和更多工作负载中保持稳定，数据中心网络可能从传统分层扩容逻辑，进一步转向“少设备、多路径、低功耗”的新模型。

后续成效仍取决于不同工作负载下的稳定性、运维复杂度和大规模复制成本。对于AWS而言，RNG不只是一次网络性能升级，也是在AI云需求快速增长背景下，对数据中心能效、硬件投入和集群通信能力的一次系统性调整。

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