来源:互联网 更新时间:2026-05-07 11:25
5月7日消息,
该协议由OpenAI与AMD、NVIDIA、Intel、微软和博通历时两年联合开发,目前已在搭载NVIDIA GB200的超算集群中投入实际使用。

MRC要解决的核心问题是:在训练大规模AI模型时,单次数据传输延迟就足以导致整个训练过程中断,GPU集体空转等待,而集群规模越大,由网络拥塞、链路和设备故障引发的延迟问题越频繁。

这一改变对集群拓扑结构的影响极为明显,一台支持64个800 Gb/s端口的交换机,在拆分后可连接512个100 Gb/s端口,使得仅用两层交换机即可实现约13.1万块GPU的全互联网络。
传统800 Gb/s方案则需要三到四层交换机才能达到同等规模,层数减少直接意味着延迟降低和故障点减少。
MRC基于现有的RDMA over RoCE(融合以太网)协议扩展,支持GPU和CPU的硬件加速远程直接内存访问。

该协议也将成为OpenAI正在建设的Stargate超算的基础网络架构,该超算目标在2029年部署10GW AI算力,过去三个月已部署超过3GW。
MRC协议还向整个AI行业开放,OpenAI表示希望借此推动跨行业协作,共同解决AI基础设施中最棘手的网络难题。

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