AI训练负载均衡算法性能研究
摘要
针对专用基础设施上运行的大规模AI训练工作负载，研究了多种负载均衡算法的性能表现。由于负载均衡性能同时取决于拥塞控制算法和丢包恢复机制，本次评估结果也为这些子系统的设计选择提供了参考依据。
研究领域
- 网络与互联网架构（cs.NI）
- 机器学习（cs.LG）
核心发现
- 首次系统性评估了AI训练场景下负载均衡算法的性能边界
- 揭示了拥塞控制机制与负载均衡效果的耦合关系
- 量化分析了不同丢包恢复策略对训练任务完成时间的影响
方法论
采用真实AI训练任务trace进行仿真实验，对比了：
- 传统哈希分流算法
- 动态权重调整算法
- 基于强化学习的自适应算法
技术贡献
- 提出AI训练负载的流量特征量化模型
- 建立负载均衡效果与训练迭代速度的映射关系
- 给出基础设施部署的配置建议