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淮南塑料挤出机设备 联想提出RNL技术,通过多维感知等解决AI训练中的难题

时间:2025-12-22 14:17:00 点击:60 次
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  科技讯 11月28日晚间消息,近日,联想万全异构智算研发团队的论文被IEEE CyberSciTech 2025大会接收淮南塑料挤出机设备,并即将收录于IEEE DL和EI Indexed。此次联想提出了一项创新的RNL技术,通过多维感知、路径负载均衡优化与增量流量迁移,有解决了AI训练与推理场景中RoCE网络负载均衡的长期难题。

  随着大语言模型参数规模爆发式增长,AI集群规模不断扩大,RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet v2)已成为AI网络的主流协议。然而,AI训练与推理基于通信原语(如all-gather、all-reduce)进行数据传输,这种模式容易导致网络流量呈现“低熵、大象流”特征,易引发负载不均和链路拥塞淮南塑料挤出机设备,严重制约带宽利用率与整体能。

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  联想方面表示,针对上述痛点,团队提出了RNL技术,可以构建“多维感知+路径负载均衡+增量迁移”闭环体系,兼具算法创新与实用价值:先是多维感知机制,可以实时感知网络拓扑结构、AI任务网络需求及RoCE链路负载状态,为动态调度提供数据基础。其次是路径负载均衡优化,通过虚拟-物理网络映射与路径评分算法,智能选择优数据传输路径,大化带宽利用率。三是增量流量迁移,该技术采用增量迁移策略,在链路流量调整时避免瞬时延迟,确保业务连续。

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  未来,联想计划将RNL技术扩展至高能存储、HPC等场景,并引入深度学习算法优化拥塞预测能力。同时,联想将在千卡、万卡节点的大型AI集群中验证其综能,持续推动AI网络技术的创新与迭代。

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责任编辑:何俊熹 淮南塑料挤出机设备

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