聯想提出RNL技術,通過多維感知等解決AI訓練中的難題
新浪科技訊 11月28日晚間消息,聯想近日,提出聯想萬全異構智算研發團隊的技解決論文被IEEE CyberSciTech 2025大會接收,并即將收錄于IEEE DL和EI Indexed。術通此次聯想提出了一項創新性的過多RNL技術,通過多維感知、維感路徑負載均衡優化與增量流量遷移,知等中有效解決了AI訓練與推理場景中RoCE網絡負載均衡的訓練長期難題。 隨著大語言模型參數規模爆發式增長,難題AI集群規模不斷擴大,聯想RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet v2)已成為AI網絡的提出主流協議。然而,技解決AI訓練與推理基于通信原語(如all-gather、術通all-reduce)進行數據傳輸,過多這種模式容易導致網絡流量呈現“低熵、維感大象流”特征,極易引發負載不均和鏈路擁塞,嚴重制約帶寬利用率與整體性能。 聯想方面表示,針對上述痛點,團隊提出了RNL技術,可以構建“多維感知+路徑負載均衡+增量遷移”閉環體系,兼具算法創新與實用價值:首先是多維感知機制,可以實時感知網絡拓撲結構、AI任務網絡需求及RoCE鏈路負載狀態,為動態調度提供數據基礎。其次是路徑負載均衡優化,通過虛擬-物理網絡映射與路徑評分算法,智能選擇最優數據傳輸路徑,最大化帶寬利用率。第三是增量流量遷移,該技術采用增量遷移策略,在鏈路流量調整時避免瞬時延遲,確保業務連續性。 未來,聯想計劃將RNL技術擴展至高性能存儲、HPC等場景,并引入深度學習算法優化擁塞預測能力。同時,聯想將在千卡、萬卡節點的大型AI集群中驗證其綜合性能,持續推動AI網絡技術的創新與迭代。 責任編輯:何俊熹
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