标签：智能生态网络

Astral: A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale

1. 课题背景与系统目标：应对万亿参数训练挑战随着大语言模型（LLM）向万亿级参数演进，底层基础设施面临着前所未有的压力。传统的通用数据中心架构在处理 LLM 训练时存在三个核心瓶颈：首先，高密度的算力需求导致单机柜功耗激增，传统风冷系统难以为继；其次，千卡甚至万卡级别...

hhx 3天前

SIGCOMM 2025 1. 研究背景与核心痛点：MoE 推理的效率瓶颈随着大语言模型进入“万亿参数时代”，混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）因其能在增加参数量的同时保持较低的激活计算量，成为了构建超大规模模型的首选架构。然而，在实际...

hhx 1周前 (05-18)

SIGCOMM 2025 1. 课题背景：集体通信调度的瓶颈与挑战当前，分布式机器学习（如大语言模型训练）的效率受到集体通信（Collective Communication，如 AllReduce、AllGather）的严重制约。随着模型规模从十亿级向万亿级演进...

hhx 2周前 (05-11)

1. 摘要与核心贡献摘要清晰指出，随着网络链路速度扩展至 100Gbps 乃至更高，传统 I/O 加速技术（如 Intel 的 DDIO 和 RDMA）由于 LLC 利用率低而性能受限。CEIO 的核心创新在于：在 NIC 入口处部署 I/O 管理器，通过信用-based 主...

hhx 3周前 (05-09)

. 研究背景：BGP 在超大规模网络迁移中的局限性在 Meta（原 Facebook）的超大规模数据中心（DCN）中，网络迁移（如拓扑扩展、设备更迭、链路重组）已成为日常。传统的 BGP 协议虽然在可扩展性和容错性上表现卓越，但在处理动态迁移任务时却显得捉襟见肘。 BG...

hhx 4周前 (04-28)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portuga 1. 摘要（Abstract） Pegasus针对当前Inte...

hhx 2个月前 (03-27)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portugal 1. 课题背景与现有方案的局限性随着网络流量的爆炸式增长，在数据平面直接进行...

hhx 2个月前 (03-19)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portugal 1. 摘要与研究背景：云网络运维的瓶颈与大模型的机遇在现代超大规模公有云基础...

hhx 3个月前 (03-10)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portugal Conference Sponsors: SIGCOMM 1. 研究背景与动机...

hhx 4个月前 (01-27)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portugal 研究背景与超大规模网络管理的痛点在现代互联网基础设施中，超大规模网络（Hyp...

hhx 5个月前 (01-12)