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[编号ODCC-2024-0B002]开放数据中心标准推进委员会2024.08发布版权声明转载、摘编或利用其它方式使用ODCC成果中的文字或者观点的，应注明I编写组 I 1 1 2 2 2 2 4（二）发送端设备的动态调控与网络适应 5（三）智能决策机制的实时分析与自适应优化 5 6 6 7 8 8 8 9（二）智算训练网络中的数据传输优化 （三）智算推理网络中的实时响应保障 12 14 141心行业的技术趋势逐渐转向通过统一融合的网络架构和协议来承载2本白皮书提出的C-AQM技术架构围绕数据中心网络中常见的拥），3发能力是目标出队列或出端口在特定时间段内的最大转发数据量上45本报告提出了多项关键技术以解决数据中心网络中面临的拥塞6数据中心端网协同的拥塞控制技术报告C2024-0n24）根据当前队列深度等因素进行调整，确保计算结果准确反映2）标记信息：如果空闲转发能力小于调整请求的值，且在一定7零队列管理依赖于空闲转发能力的实时计算以及智能决策机制传统的拥塞控制算法，如DCQCN和TCP原生Cubic拥塞控制8在RDMA场景中，业务对丢包极为敏感，小流对延迟敏感，大流则对吞吐量要求较高。DCQCN通过使用2位的ECN标记来指示网络的拥塞程度，源端设备根据收到的CNP报文数量来决定升速或在TCP场景中，TCP协议通过慢启动机制，逐步增加发送速率率的增长。然而，当TCP检测到丢包时，会迅速降低发送速率，这足将直接影响业务数据的传输性能。此外，由于TCP在丢包发生前C-AQM算法在上述RDMA和TCP场景中，成功解以下在存储和智能计算场景举例C-AQM拥塞算法的实际应用。读写需求，这些请求既包括对网络带宽有高需求的大流量I/O，也包9一种是基于TCP协议的传输方式，即NVMeoverTCP；另一种是基于RDMA协议的传输方式，即NVMeo大流量还是小流量的I/O请求，都可以得到快速响应。此外，智能决和处理的网络。在AI场景中，通常采用RDMA协议进行数据传输，中保障网络的无损性，通常会部署优先级流控（PFC）。同时，AI至目的地。这种高效的网络管理技术对于AI模型的快速训练和部署时数据处理和响应，首个token的生成速率和后续token的刷新速率数据中心端网协同的拥塞控制技术报告C2024-0n2种方式，智算推理网络能够始终保持高效运行，确保AI应用能够实如图2所示，为开启C-AQM后两个数据流的拥塞窗口(cwnd)随上的排队时延对比结果，长尾时延可以反映出应用的最长完成时间，长尾时延越低，应用的处理效率越高。可以看到，与ECN-LD

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