【全球网科技空洞报说念】11月28日音问，联思万全异构智算研发团队的论文《RNL: RoCE Network Loadbalance with AI Traffic Characteristics and Link Congestion Awareness》于近日被IEEE CyberSciTech 2025大会收录。

这次联思被收录的论文提倡了一项鼎新性的RNL技能，通过多维感知、旅途负载平衡优化与增量流量移动，有用处置了AI磨真金不怕火与推理场景中RoCE齐集负载平衡的长期贫穷。

据悉，联思万全异构智算研发团队鼎新性提倡的RNL技能，不错构建“多维感知+旅途负载平衡+增量移动”闭环体系，兼具算法鼎新与实用价值：领先是多维感知机制，不错及时感知齐集拓扑结构、AI任务齐集需求及RoCE链路负载现象，为动态颐养提供数据基础。其次是旅途负载平衡优化，通过臆造-物理齐集映射与旅途评分算法，智能遴荐最优数据传输旅途，最大化带宽垄断率。第三是增量流量移动，该技能采取增量移动战略，在链路流量调整时幸免瞬时延伸，确保业务和谐性。

与传统决议不同，RNL基于通用RoCE交换机杀青AI齐集优化，无需绑定专用硬件，权贵裁减了部署本钱。其中枢鼎新在于会通AI业务通讯带宽与时延评估算法，归拢多维链路拥塞评估机制，杀青对AI负载的精确颐养与齐集旅途的智能编排。

在实测环境中，RNL技能不仅展现出高可靠性，更体现出在升迁AI业务效果与裁减总领有本钱（TCO）方面的双重上风。在性能升迁方面，围聚通讯原语性能升迁50%，带宽垄断率达85%，负载平衡毒害度裁减90%；AI推理场景下，TPS（每秒处理事务数）升迁26%，TTFT（首字节时候）时长减少 30%，TPOT（每输出令牌时候）时长减少 22%；全体部署本钱裁减60%，为AI集群的范围化落地提供了经济高效的齐集基础。

当今，RNL技能已纳入联思万全异构智算平台的落地打算，这将进一步镇定联思万全异构智算平台在AI异构策动阛阓的技能壁垒，升迁其行业影响力与中枢竞争力。（青云）