突破AI瓶颈：基于实时感知的智能选路实现智算负载均衡优化

传统选路策略为何难以满足AI网络需求？

在现代大规模 AI 训练集群中，网络性能的细微波动，如带宽瓶颈、毫秒级延迟增加或纳秒级抖动，都会直接转化为昂贵的算力资源浪费。特别是对于 RDMA（如 RoCEv2）流量和大规模参数同步（如 All-Reduce）操作，网络不仅需要高带宽，更需要极致的、可预测的低延迟与低抖动。
传统的网络交换设备的方案无法感知路径的实时时延与抖动，更无法针对微秒级波动动态优化，同时缺乏对链路实时带宽利用率与队列深度的感知能力，无法规避拥塞热点。

智能选路的路径质量关键影响因子

• 实时带宽利用率：精确测量路径上关键链路的当前可用带宽。避免将高吞吐量的AI流量（如梯度同步）引导至已接近饱和的链路，防止拥塞崩溃和PFC反压风暴。

• 队列深度/使用情况： 直接监控网络设备（交换机）出口队列的瞬时和平均深度。队列深度是拥塞的先行指标，深度过大意味着数据包排队等待时间（Bufferbloat）增加，直接导致传输延迟上升和抖动加剧，这对依赖确定性的RDMA和集合通信操作是致命的。
• 转发时延/延迟变化： 不仅测量路径的基础传播延迟，更关键的是持续监测数据包转发处理延迟及其变化（抖动）。这反映了设备本身的处理能力和当前负载状态，高或波动的处理时延会破坏AI流量的同步性。

智能选路的动态路径质量引擎

带宽利用率与队列深度这两大关键指标的采集直接依赖于网络设备的ASIC硬件级能力

监测指标	实现方式	精度	价值
实时带宽利用率	端口Byte Counter原子累加