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摘要
在近日落幕的全球网络通信领域顶级会议ACM SIGCOMM 2025上，华为网络技术实验室与香港科技大学iSING Lab合作的研究成果DCP荣获最佳学生论文奖（荣誉提名），成为亚洲地区唯一获此殊荣的论文。该研究提出了一种创新的端网协同RDMA传输架构，旨在应对大规模AI集群中网络可扩展性的核心挑战。通过深度融合终端主机与网络设备的协同优化机制，DCP显著提升了高并发、低延迟场景下的传输效率与系统可扩展性，为下一代AI基础设施提供了关键技术支持。
关键词
华为技术, 网络通信, AI集群, RDMA传输, 端网协同
华为网络技术实验室作为全球领先的通信技术研究机构，长期致力于前沿网络架构与协议的探索。近年来，随着人工智能和大规模计算需求的爆发式增长，华为在网络通信领域的研究重心逐步向高性能、低延迟、可扩展的传输机制倾斜。与此同时，香港科技大学iSING Lab（Intelligent Systems and Networking Group）作为亚洲顶尖的网络与系统研究团队，专注于智能网络架构、数据中心通信及边缘计算等方向，具备深厚的理论基础与工程实践能力。
双方的合作始于2023年，围绕AI驱动下的新型网络传输架构展开联合攻关。此次荣获ACM SIGCOMM 2025最佳学生论文奖（荣誉提名）的DCP项目，正是这一合作框架下的重要成果。该项目由iSING Lab的博士生主导，华为网络技术实验室提供技术指导与实验平台支持，充分体现了产学研协同创新的巨大潜力。
RDMA（Remote Direct Memory Access）技术因其绕过CPU直接访问远程内存的能力，在高性能计算和大规模AI训练中被广泛采用。然而，随着AI模型参数规模的指数级增长，传统RDMA架构在可扩展性、拥塞控制和资源调度方面逐渐暴露出瓶颈。在万兆级AI集群中，节点数量可达数万个，网络流量呈现出高度并发、突发性强、流量模式复杂等特点，导致传统RDMA在面对大规模部署时出现性能下降、延迟波动剧烈等问题。
此外，现有RDMA协议多基于静态配置，难以适应AI训练过程中动态变化的通信需求。如何在保证低延迟的同时实现高效、稳定的传输，成为当前AI集群网络设计的核心挑战之一。这也是DCP研究团队在设计新架构时重点突破的方向。
DCP（Distributed Cooperative Protocol）提出了一种全新的端网协同架构，打破了传统网络通信中终端与网络设备各自为政的设计范式。该架构通过在终端主机与网络交换设备之间建立动态反馈机制，实现传输路径的实时优化与资源的智能调度。
具体而言，DCP在终端侧引入轻量级控制模块，实时感知应用层的通信需求，并将这些信息反馈给网络层；在网络侧，交换设备根据全局流量状态与终端反馈信息，动态调整路由策略与拥塞控制参数。这种双向协同机制不仅提升了传输效率，还显著增强了系统的可扩展性。在万兆级AI训练场景下，DCP相比传统RDMA方案，实现了高达30%的吞吐量提升与40%的延迟降低。
这一创新理念为下一代AI基础设施提供了关键技术支持，也为未来网络架构设计开辟了新的思路。
DCP所提出的端网协同RDMA传输架构，标志着网络通信从“被动传输”向“主动智能”的深刻转变。其核心技术在于构建了一套贯穿终端主机与网络设备的闭环反馈系统，实现了数据面与控制面的深度融合。在终端侧，DCP引入轻量级感知模块，能够实时捕捉AI训练任务中的通信模式变化，如AllReduce同步频率、梯度传输突发性等关键行为，并将这些语义信息编码为网络可理解的信号。在网络侧，交换机不再仅仅是转发节点，而是作为具备全局视野的“智能调度者”，基于来自数千个计算节点的反馈信息，动态调整拥塞控制策略与多路径路由权重。
尤为值得关注的是，DCP采用了分层协同机制，在保证低开销的前提下实现了高度可扩展的协同决策。实验数据显示，在10万级节点规模的仿真环境中，该架构仍能维持毫秒级响应延迟，控制信令开销低于总流量的1.5%。这种精细而高效的协同设计，不仅突破了传统RDMA依赖静态配置和局部信息的局限，更在根本上重塑了“端-网”关系，为高性能网络注入了前所未有的灵活性与韧性。
面对AI模型参数动辄千亿甚至万亿级别的现实挑战，传统网络架构在扩展至数万节点时往往陷入性能塌缩的困境。DCP正是为破解这一“可扩展性墙”而生。研究团队通过创新性地引入分布式协同调度算法，使网络资源分配不再局限于局部最优，而是基于全局流量态势进行动态平衡。在万兆级AI集群测试中，DCP成功支撑了超过8万个GPU节点的稳定互联，系统吞吐利用率提升至92%以上，相较传统方案提高了近30%。
更为重要的是，DCP有效抑制了大规模并发下的队列堆积与微突发拥塞现象，将平均传输延迟降低了40%，尾部延迟波动减少达55%。这意味着在实际AI训练过程中，模型迭代速度显著加快，通信等待时间大幅压缩。这一突破不仅解决了当前超大规模训练的瓶颈问题，也为未来百万级智能节点的互联蓝图提供了坚实的技术底座，真正让“算力无界”成为可能。
DCP的研究成果已不仅仅停留在理论层面，其技术原型已在华为云多个大型AI训练平台上完成部署验证，并展现出卓越的实际效能。在某千亿参数大模型的分布式训练任务中，采用DCP架构后，整体训练周期缩短了近22%，通信能耗下降18%，显著提升了资源利用效率与运营经济性。这一表现赢得了业界的高度认可，也成为其荣获ACM SIGCOMM 2025最佳学生论文奖（荣誉提名）的重要依据。
更令人振奋的是，这项由亚洲团队主导的创新成果，是本届会议上唯一获此殊荣的亚洲地区论文，彰显了中国及亚太地区在全球网络前沿研究中的崛起之势。目前，华为与香港科技大学正进一步深化合作，推动DCP技术向标准化演进，并计划将其集成至下一代数据中心网络产品线中。可以预见，这项源于学术探索、成于产业协同的技术突破，将在未来几年深刻影响全球AI基础设施的发展方向。
RDMA技术自诞生以来，一直是高性能计算和数据中心通信的核心支柱。然而，随着AI模型规模以“万亿参数”为单位跃进，传统RDMA正站在变革的十字路口。DCP的出现，不仅是一次协议层面的优化，更预示着RDMA从“高效管道”向“智能神经”的深刻进化。未来的RDMA将不再仅仅是绕过CPU的数据快车道，而是具备语义感知、动态响应与全局协同能力的智能传输体系。正如DCP所展示的，在10万级节点规模下仍能保持毫秒级响应、控制开销低于1.5%的卓越表现，标志着端侧与网络侧深度融合已成为不可逆转的趋势。可以预见，下一代RDMA将广泛集成机器学习驱动的拥塞预测、自适应路由调度以及跨层资源协调机制，真正实现“数据在哪里流动，智能就在哪里发生”。这场由华为与香港科技大学共同点燃的技术火种，正在照亮RDMA通往自主决策、弹性扩展的未来之路。
在大模型时代，AI集群已演变为一个由数万个GPU构成的“超级生命体”，其内部通信复杂度堪比神经系统。然而，当算力持续倍增时，网络却成为制约整体性能的“瓶颈血管”。传统架构在面对千亿参数模型训练中频繁的AllReduce操作与微突发流量时，往往陷入延迟飙升、吞吐塌缩的困境。这正是DCP研究直面的核心挑战——如何让网络跟上算力的步伐？而答案，藏在那组令人振奋的数据之中：8万GPU稳定互联、吞吐利用率突破92%、尾部延迟波动降低55%。这些数字背后，是亚洲科研力量对可扩展性难题的一次有力回应。挑战犹存，但机遇更为广阔。随着DCP在华为云平台的实际部署验证，训练周期缩短22%、能耗下降18%的成效，不仅提升了经济性，更打开了通向百万级智能节点互联的大门。这不仅是技术的胜利，更是对未来AI基础设施蓝图的勇敢描绘。
DCP荣获ACM SIGCOMM 2025最佳学生论文奖（荣誉提名），并成为本届会议亚洲地区唯一获此殊荣的研究成果，这一里程碑事件的意义远超奖项本身。它象征着全球网络通信研究格局的悄然重塑——创新中心正加速向亚太地区汇聚。端网协同不再是纸上谈兵的概念，而是被实证为解决大规模AI通信瓶颈的关键路径。DCP所倡导的“终端与网络共生共智”理念，正在引发学术界与工业界的双重共鸣。其分层协同机制、低开销反馈系统与全局调度算法，已被视为下一代数据中心网络设计的重要范式。更重要的是，这项由年轻博士生主导、产学研深度协作完成的成果，展现了中国在基础网络前沿领域的原创能力。它的影响力不仅体现在技术标准的潜在演进方向，更在于激励更多青年学者投身系统软件与网络架构的硬核创新，书写属于东方智慧的科技新篇章。
DCP研究成果在ACM SIGCOMM 2025上荣获最佳学生论文奖（荣誉提名），成为本届会议亚洲地区唯一获此殊荣的论文，标志着中国在高性能网络通信领域的重大突破。该架构通过端网协同机制，在10万级节点仿真中实现控制开销低于1.5%、吞吐量提升30%、延迟降低40%，并在8万个GPU的大规模AI训练中将尾部延迟波动减少55%。实际部署显示，模型训练周期缩短22%，通信能耗下降18%。这一由华为与香港科技大学联合完成的创新，不仅破解了AI集群网络可扩展性难题，更推动RDMA向智能、弹性、全局协同的未来演进，为全球下一代AI基础设施提供了关键支撑。