华为郑秀丽：ANT－以算效为目标，构建AI原生传输能力

近日，2025开放数据中心大会之新技术与测试(算网)分论坛在北京召开。华为主任工程师郑秀丽介绍了智算集群Scale out网络面临的三大传输挑战，阐述了AI原生传输(AI-Native Transport，ANT)技术理念与逐包均衡、算效优先CFS(Computation First Scheduling)与数控分离DCP(Data Control Partitioning)等关键技术，并分享了ANT原型样机的测试结果，试验表明ANT可以大幅度提高网络利用率、降低训练时间。

郑秀丽

华为主任工程师

ANT旨在充分利用智算流量特征，以算效为目标，构建AI原生传输能力，其技术要点包括：

逐包均衡技术：通过网侧Spray、端侧Spray、乱序控制、防拥塞扩散、基于Message粒度的拥塞控制等技术，可从根本上解决ECMP冲突问题，在AI流量场景下实现全网的流量理想均衡，大大提高网络利用率。

算效优先CFS技术：利用AI流量的规律性，通过控制面集中规划配合数据面分布式调度，可将“业务吞吐” 以逼近理论最优方式转换为“训练/推理效率”，大大降低训练时间。

数控分离DCP技术：对控制信息和数据信息采用不同传输策略，对数据信息允许有损传输，对控制信息采用无损传输，可支持百万卡规模、百公里等大规模、长距离、高性能网络传输的需求。DCP相关论文成果《Revisiting RDMA Reliability for Lossy Fabrics》已被SIGCOMM 2025接收，于2025年9月9日在葡萄牙正式发布。

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