动态WCMP+Flowlet ALB：双引擎驱动智算网络负载均衡

传统网络架构的困境

在 AI 算力爆发的今天，数据中心网络正经历前所未有的流量形态变革。传统 Clos 网络架构依赖逐流 ECMP 均衡算法，其设计逻辑基于 “大量短流” 假设，通过五元组 HASH 实现负载分担。然而 AI 训练场景呈现出鲜明的流量特征：

• 大象流主导：少数长流占据 60% 以上带宽（如图 1），HASH 均衡导致流量集中于少数路径
• 时延敏感性：参数同步的通信模式要求微秒级时延稳定性，传统网络丢包会引发模型训练时间指数级增长
• 多租户隔离需求：GPU 资源池化催生网络切片需求，传统 VRF 实现方式难以与动态负载均衡协同

这种结构性矛盾导致传统网络在 AI 场景下陷入 “高带宽利用率与低转发效率” 的悖论，亟需从架构层实现突破。

智能网络架构的核心技术突破

动态智能选路技术构建了 “感知 - 决策 - 执行” 的闭环体系，通过三大创新重构网络行为逻辑：

全维度路径质量感知体系

1、硬件级实时测量

基于 ASIC 寄存器实现百毫秒级带宽 / 队列统计（如图 2），通过 SAI 接口实时采集端口转发计数，经加权平均算法（近时数据权重提升 30%）生成链路负载指数。

图2

2、纳秒级时延追踪

转发时延计算因子基于INT（In-band Network Telemetry）技术，精度可达纳秒级。HDC（High Delay Capture）是一种能捕获 ASIC 中经历高延迟的数据包信息的 INT 技术。

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