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 OpenAI携手业界伙伴提出MRC协定，解决AI运算网路瓶颈
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-05-11 11:43 免责声明： 本消息未经核实，不代表网站的立场、观点，如有侵权，请联系删除。 |
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OpenAI 与来自AMD、博通、英特尔、微软、NVIDIA 的研究人员近日联手发表一篇新论文，揭露OpenAI 训练技术堆叠的内部运作，并推出一项全新的运算网路通讯协定，在关键基础设施层级采行共享标准，有助于更具效率、更可靠地扩展AI 系统规模，拓展至广泛的合作伙伴生态系。 
新论文介绍一项名为MRC（Multipath Reliable Connection）的通讯协定，本质上是解决AI 基础设施运算网路所面临得两大难题：壅塞与故障。随着GPU 丛集规模扩大，这两个问题会越来越难解决。 MRC 仰赖所谓packet spraying，本质上是将流量分散至网路中的数百条路径，防止任何单一网路连结出现壅塞。同时降低GPU 丛集中的「层级」数量，形成更为扁平的网路结构，进而降低资料中心的运算和电力消耗。 处理故障方面，MRC 能在路径中断时，在微秒级时间内侦测并重新引导路径。这让GPU 丛集即便在网路部分区段发生故障，也能继续训练。 此外，MRC 还与一项名为SRv6（IPv6 Segment Routing）的通讯协定搭配使用，后者是直接告诉数据应在网路中经过确切路径，而非强迫网路交换器自行作业，进一步降低这些交换器以及整体资料中心的能源需求。 MRC 已在OpenAI 和微软最大规模的训练丛集投入使用，包括微软的Fairwater 资料中心、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）的Abilene 资料中心，也被用于训练多款OpenAI 模型。 这项研发2 年的通讯协定，对OpenAI 扩展所需运算资源以持续打造规模更大、表现更出色的模型相当重要，这样的设计方法加速OpenAI 对于Stargate 计画的愿景。 传统大规模AI 训练任务对GPU 丛集而言可说是一个故障放大器，只要一个环节出错，连锁效应便会迫使整个流程戛然而止，让GPU 处于闲置状态。此外，网路壅塞也会拖慢研究团队的创新速度。而MRC 绕过这些问题，让OpenAI 能以更快的速度推动整个研究流程，更充分运用手上所拥有的资源。 MRC 规格目前透过OCP（Open Compute Project，开放运算计画）以开放授权的形式释出。 OpenAI 强调此一决定的重要性，并表示这项通讯协定并非OpenAI 想借此形成差异化，而是希望带领整个产业跨越传统瓶颈。 来源：科技新报 编辑(Edit) 删除(Delete) |
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