聯想提出RNL技術，通過多維感知等解決AI訓練中的難題
我要評論新浪科技訊 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。
海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP 責任編輯：何俊熹
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