Синьчжу, Тайвань – 6 января 2026 г. — Компания Edgecore Networks, ведущий поставщик решений для открытых сетей, сегодня объявила о результатах совместного исследования производительности со своими стратегическими технологическими партнерами. В ходе исследования оценивалась технология Broadcom Congestion Aware Sprayed Traffic (CAST) в сети коммутаторов Edgecore AIS800-64O 800G в кластере графических процессоров AMD MI300X, а также ее влияние на коллективные коммуникационные нагрузки в средах искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC).

Технология Broadcom CAST оптимизирует многоканальную связь, динамически распределяя трафик на основе метрик перегрузки в реальном времени, в частности, времени кругового пути (RTT). Такое интеллектуальное распределение трафика значительно повышает производительность по сравнению с традиционными методами балансировки нагрузки, особенно в распределенном обучении, выводе и параллельных вычислениях.

В исследовании основное внимание было уделено четырем ключевым видам коллективной деятельности компании RCCL:

• All-Reduce
• Всеобщее собрание
• Уменьшение рассеяния
• Всем

Тестирование проводилось в трех конфигурациях кластера — с перегрузкой (2:1), без блокировки (1:1) и с недогрузкой (1:2) — при этом CAST неизменно демонстрировал повышение производительности во всех трех сценариях. Основные результаты включают:

• Переизбыток заявок (2:1): Улучшение до 26,7%
• Неблокирующий режим (1:1): Улучшение до 35,6%
• Недостаток подписчиков (1:2): Улучшение до 29,8%

Компания Edgecore внесла свой вклад, предоставив экспертные знания в области открытых сетей, высокоскоростных сетей Ethernet и многоканальных сред RDMA, оказывая поддержку в настройке производительности на системном уровне на протяжении всего исследования. В этом исследовании использовался комплексный подход. Решение для телеметрии и мониторинга на базе SONiC и сетевой карты Broadcom Thor 2., обеспечивая необходимые Наблюдаемость сети Необходимо обеспечить получение в режиме реального времени детальной информации о конфигурации, использовании, тепловых показателях и важных параметрах. Состояния управления перегрузкой PFC/DCQCN для точной проверки производительности.

“Снижение перегрузки имеет жизненно важное значение для сетей искусственного интеллекта”, — сказала Карен Шрамм, вице-президент по архитектуре группы решений для центров обработки данных компании Broadcom. “Благодаря нашей технологии CAST, сетевые решения Edgecore эффективно ограничивают перегрузку, обеспечивая существенное повышение производительности в приложениях ИИ, а также быстрое восстановление после сбоев связи без нарушения совместимости со стандартами RoCEv2, что гарантирует совместимость с существующим оборудованием”.”

“По мере быстрого масштабирования рабочих нагрузок ИИ производительность и предсказуемость сети стали критически важными”, — сказал Нанда Равиндран, вице-президент по управлению жизненным циклом продуктов Edgecore Networks. ”Интегрируя технологию CAST от Broadcom с Enterprise SONiC, работающей на открытых сетевых решениях Edgecore 800G для ИИ, и применяя скоординированную оптимизацию на системном уровне, мы эффективно находим жизнеспособный подход к снижению перегрузки и обеспечению измеримых улучшений в производительности коллективной связи при сохранении полной совместимости с RoCEv2».”

Это сотрудничество подчеркивает приверженность компании Edgecore Networks развитию открытых сетевых технологий и проведению высокоэффективных исследований в области сетевых решений для передовых систем искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений следующего поколения.