AI後端網絡進階:Flow、Flowlet與負載均衡
傳統三層ECMP負載均衡不適合基於RoCEv2的AI後端網絡:GPU間通信產生大量大象流,路徑擁塞時無法調整,導致帶寬使用不均、拖慢訓練。文章介紹Flowlet與基於數據包的負載均衡兩種替代方案。
ECMP的短板
在BGP支持的ECMP中,單一串流的所有數據包都走同一條路徑,一旦該路徑擁塞,流量不會被重路由,結果部分鏈路過載、另一些保持閒置。AI工作負載多條高帶寬串流並發,這種不平衡直接降低性能。


IXThinker 會員內容
呢篇係 Archive 內容。登入即可解鎖全文,仲有成個 15,000+ 篇、每日更新嘅 AI 動態資料庫。
免費登入/註冊解鎖全文 →Google 或電郵地址即可,即刻解鎖。
