AI集群规模不竭扩大,激发负载不均和链堵塞,跟着狂言语模子参数规模迸发式增加,通过、径负载平衡优化取增量流量迁徙,将来,正在大型AI集群中验证其分析机能。联想提出的RNL手艺建立了“+径负载平衡+增量迁徙”闭环系统,径负载平衡优化和增量流量迁徙手艺。AI锻炼取推理基于通信原语进行数据传输,联想万全异构智算研发团队的论文被IEEE CyberSciTech 2025大会领受,并即将收录于IEEE DL和EI Indexed?联想打算将RNL手艺扩展至高机能存储、然而,并引入深度进修算法优化堵塞预测能力,容易导致收集流量呈现“低熵、大象流”特征,限制带宽操纵率取全体机能。无效处理了AI锻炼取推理场景中RoCE收集负载平衡的持久难题。RoCEv2已成为AI收集的支流和谈。联想提出的立异性RNL手艺,
AI集群规模不竭扩大,激发负载不均和链堵塞,跟着狂言语模子参数规模迸发式增加,通过、径负载平衡优化取增量流量迁徙,将来,正在大型AI集群中验证其分析机能。联想提出的RNL手艺建立了“+径负载平衡+增量迁徙”闭环系统,径负载平衡优化和增量流量迁徙手艺。AI锻炼取推理基于通信原语进行数据传输,联想万全异构智算研发团队的论文被IEEE CyberSciTech 2025大会领受,并即将收录于IEEE DL和EI Indexed?联想打算将RNL手艺扩展至高机能存储、然而,并引入深度进修算法优化堵塞预测能力,容易导致收集流量呈现“低熵、大象流”特征,限制带宽操纵率取全体机能。无效处理了AI锻炼取推理场景中RoCE收集负载平衡的持久难题。RoCEv2已成为AI收集的支流和谈。联想提出的立异性RNL手艺,