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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

聚亿千财2025-07-23聚焦财报3945

智算中心运维团队常陷入两难：手动配置ECMP路径虽能缓解哈希极化，但面对万端口级交换机集群，单次策略调整需数百人时；而动态负载均衡方案又带来协议兼容性与部署复杂度新挑战。在“精准控制”与“敏捷运维”之间寻求平衡点，成为规模组网落地RoCE无损网络的决胜关键。

什么是哈希极化？

哈希极化（Hash Polarization），亦称哈希分布不均，本质上是静态哈希算法的局限性与网络拓扑特性及流量分布特征共同作用的结果：

1. 算法同质化：网络设备普遍采用相同或高度相似的哈希算法（如标准五元组哈希），导致路径选择缺乏随机性；

2. 流量特征集中：当大量数据流具有相似关键特征（如共享相同源/目的IP），且该特征被用作哈希主输入时，这些流会以极高概率被映射到相同路径；

3. 拓扑放大效应：在多层ECMP架构（如Leaf-Spine）中：

Leaf层初步分散的流量
经Spine层时因相同哈希逻辑重新聚合，形成二次极化，使流量向少数路径倾斜；

4. 大流干扰：少数主导性大流量（Elephant Flows）进一步加剧路径负载失衡。

主动路径规划配置逻辑

在不引入动态负载均衡技术的情况下，我们可以通过增加参与哈希计算的因子，以及主动规范流量路径的方式来应对 AI 算力集群规模化部署的痛点（例如负载均衡和租户隔离等），主动路径规划需要网络工程师按照如下转发逻辑去配置 RoCE 交换机：

1. 智算服务器上每张网卡都对应一个接口，服务器产生跨 Spine 的上行流量会在Leaf交换机判定并执行策略路由转发给对应 Spine

在1:1无收敛的情况下，Leaf 交换机的每个下行端口绑定一个上行端口
在 n:1 的情况下，上下行端口以倍数关系（向上取整）形成 n:1 的映射

2. 跨 Spine 上行流量在 Spine 上按照标准 L3 逻辑转发在智算环境下的轨道组网中，多数流量仅在轨道内传输，跨轨传输流量较小，网络方案可以暂不考虑在 Spine 上拥塞的情况；

3. 跨 Spine 下行流量进入 Leaf 后根据 default 路由表指导转发。

可以看到，以上配置逻辑若完全以手动输入命令行的方式下发到所有交换机，会是一件相当繁琐且耗时的事情，也容易引入配置失误。

借助 EasyRoCE 工具配置

为加速智算场景下的路由优化配置，此前我们有介绍过 PPD 工具（主动路径规划，Proactive Path Definer）的1.0 版本。如今经过一段时间的实践打磨，PPD 工具迎来了一轮迭代，升级到2.0版本，其主要运行步骤如下：

1. 从 AID 工具（AI基础设施蓝图规划，AI Infrastructure Descriptor）读取网络基础配置信息。

2. 运行 PPD 工具，生成路由配置文件。

3. 在 UG 工具（统一监控面板，Unified Glancer）中展示配置文件，用户核对并确认配置下发。

作为 EasyRoCE 工具套件的构成部分，PPD 可以独立运行在服务器上，也可以代码形式被集成到第三方管理软件中。
EasyRoCE Toolkit 是星融元依托开源、开放的网络架构与技术，为AI 智算、超算等场景的RoCE网络提供的一系列实用特性和小工具，如一键配置RoCE，高精度流量监控等…所有功能对签约客户免费开放。

PPD 2.0 升级了什么？

改善 AID 与 PPD 工具的对接流程，完全实现网络基础信息的自动化填充
优化 PPD 工具的图形界面操作体验，配置下发进度和结果可即时呈现，便于管理员快速排查异常原因
自动集成到统一监控面板（UG），与其他 RDMA 网络配置信息在一处集中查看和管理

使用演示

第一步：导入基础网络信息

AID 工具是 PPD 的“数据源”，其中有一个专门的工作表存储了 PPD 工具所依赖的所有基础网络信息，主要是 GPU server 各网卡的 IP 地址、交换机接口互联关系和其对应的 IP 地址等，以上都支持一键自动填充；此外，该工作表内还预留有与多租户网络配置相关的标识信息（InstanceID和 Description），管理员可按需手动填写以便于后续管理、使用。