破解哈希极化：基于主动路径规划的智算网络负载均衡方案

如今人工智能（AI）和大模型训练的蓬勃发展，大规模AI算力集群（智算集群）已成为关键基础设施。这类集群对网络性能，特别是高吞吐、低延迟和无损特性有着严苛要求，RoCE因此被广泛应用。然而，在支撑智算集群的主流Clos组网架构下，传统的ECMP路由机制存在天然的局限性，容易引发哈希极化问题，成为制约集群整体性能的瓶颈。本文将探讨哈希极化的成因、影响，并介绍一种通过主动路径规划（PPD）来优化网络配置、提升性能的解决方案。

应对智算集群哈希极化：主动路径规划（PPD）配置方案

在支撑大规模AI算力（智算）集群的网络架构中，Clos架构因其高扩展性和冗余性被广泛采用。在此架构下，各交换节点基于常规的ECMP（等价多路径）路由机制（分布式运行、自我决策转发）运行时，往往难以充分感知全局网络状态。这一局限容易导致在多层组网中出现哈希（HASH）极化现象，即流量分布严重不均。这种不均衡会显著拖慢智算集群的整体性能，成为规模化部署的痛点。

什么是哈希极化？

哈希极化（也称哈希不均），其根本原因在于哈希算法的一致性与网络拓扑结构及流量模式特性之间的复杂相互作用。

• 算法一致性： 网络设备（交换机和路由器）通常使用相同或高度相似的哈希算法，并基于标准输入参数（如五元组：源/目的IP、源/目的端口、协议）进行路径选择。
• 流量特征集中： 当网络中大量数据流具有相似特征（例如，大量流共享相同的源IP或目的IP），而这些特征恰好是哈希算法的主要输入时，这些相似的流就极有可能被哈希到相同的路径上，而非均匀分布到所有等价路径。
• 多层叠加效应： 在多层Clos架构（如Leaf-Spine）中，流量需要穿越多个ECMP层。例如，在Leaf层被初步“打散”的流量，经过Spine层转发时，可能因相同的哈希逻辑再次被集中到更少量的下行链路上，加剧极化现象。
• 大流主导： 流量模式本身由少数大流量（Elephant Flows）主导时，也会显著放大哈希极化的负面影响。

主动路径规划