台湾新竹 – 2026 年 1 月 6 日 领先的开放式网络解决方案提供商 Edgecore Networks 今日公布了与战略技术合作伙伴联合开展的性能研究成果。该研究评估了博通的拥塞感知喷射流量 (CAST) 技术与 Edgecore AIS800-64O 800G 交换机网络在 AMD MI300X GPU 集群中的应用，以及该技术对人工智能和高性能计算 (HPC) 环境中集体通信工作负载的影响。.
博通CAST通过基于实时拥塞指标（特别是往返时间 (RTT)）动态分配流量来优化多路径通信。这种智能流量分配方式显著提升了性能，优于传统的负载均衡方法，尤其是在分布式训练、推理和并行计算方面。.
该研究重点关注皇家加勒比邮轮公司（RCCL）的四项关键集体运营：
- 全减
- 全体聚集
- 减少散射
- 全部
测试在三种集群配置下进行——超额订阅（2:1）、非阻塞（1:1）和欠载（1:2）——CAST 在这三种场景下均持续提升了性能。主要亮点包括：
- 超额认购（2:1）： 最高可提升 26.7%
- 非阻塞（1:1）： 最高可提升 35.6%
- 认购不足（1:2）： 最高可提升 29.8%
Edgecore 贡献了其在开放式网络、高速以太网网络架构和多轨 RDMA 环境方面的专业知识，为整个研究过程中的系统级端到端性能调优提供了支持。这项研究采用了一种综合性的方法。 SONiC 和博通 Thor 2 网卡遥测和监控解决方案, 提供基本 网络可观测性 需要实时、精细地掌握配置、利用率、热指标和关键信息。 PFC/DCQCN拥塞控制状态 为了进行准确的性能验证。.
“博通公司数据中心解决方案集团架构副总裁凯伦·施拉姆表示：”缓解网络拥塞对人工智能网络至关重要。Edgecore 的网络解决方案采用我们的 CAST 技术，能够有效限制网络拥塞，从而显著提升人工智能应用的性能，并实现快速链路故障恢复，同时保持与 RoCEv2 标准的兼容性，确保与现有硬件的兼容性。“
“随着人工智能工作负载的快速增长，网络性能和可预测性变得至关重要，”Edgecore Networks 产品生命周期管理副总裁 Nanda Ravindran 表示。”通过将博通的 CAST 技术与运行在 Edgecore 800G 人工智能开放式网络解决方案上的企业级 SONiC 集成，并应用协调一致的系统级协同优化，我们有效地找到了一种可行的方法，既能缓解网络拥塞，又能显著提升整体通信性能，同时保持与 RoCEv2 的完全兼容性。”
此次合作凸显了 Edgecore Networks 致力于推进开放网络技术，并为下一代尖端人工智能和高性能计算系统提供高影响力网络解决方案研究的承诺。.
关于钰登科技
Edgecore Networks Corporation 是领先的网络ODM厂商Accton Technology Corporation的全资子公司。Edgecore Networks通过遍布全球的渠道合作伙伴和系统集成商，为人工智能/机器学习、云数据中心、服务提供商、企业和中小企业客户提供有线和无线网络产品及解决方案。Edgecore Networks是开放网络领域的领导者，提供全系列的开放式WiFi接入点、数据包转发器、虚拟PON OLT、基站网关、汇聚路由器以及1G、10G、25G、40G、100G、400G和800G数据中心交换机，并可选择商用和开源的NOS和SDN软件。更多信息，请访问[此处插入链接]。 www.edge-core.com
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