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　　联想万全异构智算研发团队的论文被IEEE CyberSciTech 2025大会接收，并即将收录于IEEE DL和EI Indexed。联想提出的创新性RNL技术，通过多维感知、路径负载均衡优化与增量流量迁移，有效解决了AI训练与推理场景中RoCE网络负载均衡的长期难题。

　　随着大语言模型参数规模爆发式增长，AI集群规模不断扩大，RoCEv2已成为AI网络的主流协议。然而，AI训练与推理基于通信原语进行数据传输，容易导致网络流量呈现“低熵、大象流”特征，引发负载不均和链路拥塞，制约带宽利用率与整体性能。

　　联想提出的RNL技术构建了“多维感知+路径负载均衡+增量迁移”闭环体系，包括多维感知机制、路径负载均衡优化和增量流量迁移技术。未来，联想计划将RNL技术扩展至高性能存储、HPC等场景，并引入深度学习算法优化拥塞预测能力，在大型AI集群中验证其综合性能。