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1、数据中心端网协同的拥塞控制技术报告编号 ODCC-2024-0B002数据中心端网协同的拥数据中心端网协同的拥塞控制技术报告塞控制技术报告开放数据中心标准推进委员会2024.08 发布数据中心端网协同的拥塞控制技术报告I版权声明ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受著作权法保护，编制单位共同享有著作权。转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位的配合与支持。数据中心端网协同的拥塞控制

2、技术报告II编写组项目经理：项目经理：黄宏毅华为技术有限公司工作组长：工作组长：王瑞雪中国移动通信集团有限公司贡献专家：贡献专家：刘泉华为技术有限公司韩振兴华为技术有限公司孙伟上海云脉芯联科技有限公司刘红巧中国移动通信集团有限公司吕勇中兴通讯股份有限公司谢新鹏锐捷网络股份有限公司黎立印星云智联科技有限公司邹胜亮新华三技术有限公司范富明烽火通信科技股份有限公司阮前中移动信息技术有限公司肖爱元中移动信息技术有限公司王少鹏中国信息通信研究院孙聪中国信息通信研究院数据中心端网协同的拥塞控制技术报告III目录版权声明.I编写组.II一、背景与概述.1二、现状与挑战.1（一）资源利用率低.2（二）复杂的网

3、络环境.2（三）超融合架构的特殊需求.2三、端网协同与零队列管理的架构设计.2（一）网络设备中的空闲转发能力计算与队列管理.4（二）发送端设备的动态调控与网络适应性优化.5（三）智能决策机制的实时分析与自适应优化.5四、零队列拥塞控制的核心技术.6（一）空闲转发能力的计算与应用.6（二）智能决策机制的响应与优化.7（三）端网协同机制的实时交互与动态优化.8（四）零队列管理的实施与性能提升.8五、典型应用场景.8（一）存储网络中的高效数据管理.9（二）智算训练网络中的数据传输优化.10（三）智算推理网络中的实时响应保障.11数据中心端网协同的拥塞控制技术报告IV六、实验与测试结果.12（一）平稳

4、调速效果.12（二）排队时延表现.13（三）实验结论.14七、未来展望.14数据中心端网协同的拥塞控制技术报告1一、一、背景与概述背景与概述在过去十年中，云计算、大数据以及人工智能（AI）技术的蓬勃发展，推动了数据中心规模的迅速扩展。数据中心不仅仅是存储和处理数据的场所，它们已成为了现代社会各个领域的基础设施，从金融服务到智能制造，再到电子商务和娱乐服务，数据中心无处不在。然而，随着数据中心的规模越来越大，网络拥塞问题也日益严重，给数据传输的稳定性和效率带来了极大的挑战。传统的网络拥塞控制方法如 RED（随机早期检测）和 ECN（显式拥塞通知）在数据流量较小、网络拓扑结构相对简单的环境下，能够

5、较好地发挥作用。然而，随着数据中心内部和外部连接的复杂性增加，这些传统方法逐渐暴露出其局限性。在现代数据中心中，尤其是在超融合网络的环境中，随着高性能计算、智能计算、高性能存储等业务的兴起，通过统一融合的网络架构和协议承载多种业务网络，系统对网络性能的要求变得更加严格。为了有效应对这些挑战，新的拥塞控制技术变得至关重要。本白皮书提出了“端网协同的零队列主动拥塞控制”技术（以下简称为“C-AQM”），该技术通过创新的主动队列管理算法，目标是在数据中心高负载环境下，保持网络队列深度最小化，甚至实现零队列，从而显著提升数据传输的效率和网络的稳定性。二、二、现状与挑战现状与挑战数据中心端网协同的拥塞控

6、制技术报告2（一）（一）资源利用率低资源利用率低当前，许多数据中心在运行过程中，面临着网络资源利用率不高的问题。这主要是因为现有的拥塞控制算法难以在复杂多变的网络环境中精细调控数据流量，导致网络资源不能被充分利用。这种资源浪费不仅增加了数据中心的运营成本，还限制了设备的性能发挥，难以满足日益增长的数据传输需求。（二）（二）复复杂的网络环境杂的网络环境随着数据中心规模的扩展，网络结构也变得越来越复杂。数据中心内部包含多种不同的设备和协议，这些设备和协议之间需要紧密协调，才能确保数据的顺利传输。然而，传统的拥塞控制方法难以在如此复杂的环境中保持一致的性能表现，尤其是在面对多个不同设备和协议时，容易