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星融元Asterfusion

星融元致力于为人工智能、机器学习、HPC、云计算、分布式存储的基础设施层提供架构开放、软硬解耦、全栈可编程的开放网络解决方案。

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星融元Asterfusion文章

  • 从哈希极化到零拥塞:主动路径规划在RoCE网络中的负载均衡实践2025-07-21 17:27

    智算集群对网络性能,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。
  • 从GitHub到Azure:SONiC多元场景生态如何打破供应商锁定?2025-07-15 10:54

    传统封闭式网络设备在灵活性、成本控制和创新速度上的瓶颈日益凸显。全球云服务商率先推动网络软硬件解耦,SONiC应运而生——这一由微软开源、基于Linux的网络操作系统,正以“网络界的Linux”之势重构数据中心基础设施生态。
    2315浏览量
  • AI网络管理新范式:精要解读超以太网联盟(UEC)1.0 规范(2025Q2)2025-07-11 18:41

    随着AI与高性能计算(HPC)集群对网络带宽、时延和拥塞管理的要求日益严苛,传统以太网在超大规模场景下面临瓶颈。为此,超以太网联盟(UEC) 在Linux联合开发基金会(JDF)下成立,致力于构建新一代高性能以太网标准。
    AI 2847浏览量
  • 替代专用硬件!一文梳理开源VPP+DPDK技术和产业界应用实例2025-07-07 17:17

    VPP 这一开源技术在通用 CPU 的基础上,实现了传统上需要专门的网络硬件设备(如路由器)和专业的网络操作系统才能达到的性能,以极高的性价比为广大用户带来了开放网络技术的红利。VPP 集成了DPDK项目,通过它直接访问硬件网卡资源。
    DPDK VPP 网关 2132浏览量
  • 智能路径调度:AI驱动负载均衡的异常路径治理实践2025-07-03 16:26

    在AI驱动的数据中心网络环境中,传统的“尽力而为”和“无差别均分”负载均衡策略已力不从心。基于路径综合质量的动态WCMP机制,通过实时感知路径状态、果断剔除异常、智能调度“健康”资源,有效解决了AI流量对网络高可靠、高性能的核心诉求。
  • RoCE网络规划还在手动算IP?这套工具让运维效率飙升2025-06-30 14:33

    随着AI算力集群规模指数级增长,网络架构复杂度陡增。传统网络规划依赖人工计算与经验判断,存在效率低、易出错、可视化弱三大痛点。尤其在RoCE(RDMA over Converged Ethernet)网络场景中,需协同计算、存储、管理等多类网络,并确保无损传输特性——EasyRoCE-AID 正是为解决这一挑战而生。
    AI 网络规划 2346浏览量
  • Path Bandwidth Extended Community:藏在BGP属性里的智能路由革命2025-06-24 14:00

    传统BGP协议虽能实现路由可达性,但缺乏对路径质量的动态感知能力,导致流量分配不均、高延迟链路未被规避等问题。为提升网络资源利用率,动态智能选路技术应运而生。该技术基于BGP扩展机制,通过实时收集路径质量指标,实现数据流的智能调度,显著优化高吞吐场景(如分布式存储、AI训练)的性能。
    AI BGP 负载均衡 1003浏览量
  • 动态感知+智能决策,一文解读 AI 场景组网下的动态智能选路技术2025-06-20 15:01

    人工智能(AI),特别是大规模模型训练和推理,正以前所未有的方式重塑数据中心网络。传统的“尽力而为”网络架构,在处理海量、突发的AI数据洪流时捉襟见肘。AI模型对网络性能的严苛要求——高带宽、低延迟、零丢包——迫使网络必须进行一场深刻的智能进化,从被动的基础设施转变为理解业务、感知状态、智能决策的“AI感知网络”。
    AI 负载均衡 1924浏览量
  • 开放生态+极简运维:多租户园区网络的云原生管理实践2025-06-16 16:28

    新一代云化园区网解决方案,创新性地将数据中心级的Spine/Leaf架构以及“全三层”、“云架构”、“超堆叠”、“云漫游”等设计理念应用于园区场景,显著提升网络服务质量和运维水平。面对多租户场景下更严苛的资源隔离、安全保障和自动化运维需求,本方案提供了系统性解决思路
    园区网 运维 1147浏览量
  • 智算网络路径质量三要素:带宽/队列/时延在智能选路中的协同优化2025-06-13 15:44

    为了从根本上优化AI流量的传输效率并最大化集群利用率,我们设计并实践了基于多维度网络状态感知的动态智能选路技术。该技术的核心创新在于,聚焦关键影响因子,摒弃单一指标,精准识别并引入在AI集群网络环境中对性能影响最为显著的动态参数作为核心计算因子…
    AI 网络 负载均衡 1004浏览量