首頁OpenAI 與 NVIDIA 攜手打造 MRC 協定，以革新 AI 訓練網路
OpenAI 已正式宣布與五家業界龍頭——AMD、博通（Broadcom）、英特爾（Intel）、微軟（Microsoft）及 NVIDIA——合作，共同推出「多路徑可靠連接」（MRC）協定。這項透過開放運算計畫（OCP）發布的開源協定，旨在解決大規模 AI 訓練中常見的網路延遲與故障問題。
消除「單點故障」：從三層架構轉向雙層架構
在傳統的 AI 模型訓練中，網路擁塞或單一鏈路的輕微故障可能像多米諾骨牌般引發連鎖反應，迫使數萬顆 GPU 進入閒置狀態，導致巨大的運算資源浪費。
為從根本上提升系統韌性，MRC 協定引入了多平面網路設計。它能將單一 800Gb/s 介面智慧地分割為多個較小的鏈路。此結構優化使系統僅需兩個交換機層，即可支援多達約 131,000 顆 GPU 的大型叢集。 相較於傳統的兩層或四層架構，此變革不僅大幅減少了實體元件數量與能源消耗，更顯著降低了建置成本。
進階流量管理：封包「噴灑」與微秒級恢復
除了架構簡化之外，MRC 還引入了一種嶄新的流量分配方法。它採用自適應封包噴灑技術，擺脫了傳統的單路徑傳輸模式。此方法將任務封包拆解，並將其分散至數百條平行路徑上。即使封包抵達順序錯亂，接收端仍能準確地將其重新組裝，有效防止核心網路中的局部擁塞。
在網路控制方面，MRC 以SRv6 來源路由技術取代複雜的動態路由協定（如 BGP）。這使發送方能直接指定路徑，而交換機僅執行簡單的靜態轉發。此設計將網路故障恢復時間從數秒縮短至微秒級，使系統在面對鏈路不穩定時，能實現近乎「無縫的自我修復」。
實務驗證：超級電腦「穩定器」
MRC 協定已部署於 NVIDIA 的 GB200 超級電腦及 Oracle 的雲端基礎架構中。測試數據證實，即使在活躍的訓練情境下，MRC 也能自動繞過干擾（例如突發的鏈路抖動或交換機重新啟動），確保複雜的訓練任務得以不中斷地持續進行。
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