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Oracle Acceleron 为 AI 新增前端 RDMA 和多平面故障切换功能

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Oracle 于 2026 年 10 月 27 日在拉斯维加斯举行的 Oracle AI World 上,宣布推出面向 AI 工作负载的 Oracle Acceleron 云网络新功能,包括前端 RDMA 连接、扩展的 NVMe 块存储选项(Oracle 表示性能最高可提升 3 倍),以及一款适用于其多平面网络的集合通信库。

Oracle Acceleron 是 Oracle Cloud Infrastructure 的网络与基础设施技术套件,旨在让高要求的 AI 工作负载能够可靠、安全地大规模运行。它整合了专用网络架构、更直接的数据路径和融合型网卡,并采用主机级零信任路由和多平面设计,以保障安全性和韧性。这些新功能涵盖三个领域:AI 数据传输、分布式 AI 通信,以及安全的多租户 AI 基础设施。

OCI 计算与 AI 基础设施执行副总裁 Pradeep Vincent 在Oracle 的公告中表示:“当数千个加速器协同工作时,一条拥塞或故障路径造成的影响可能远超单个连接。”Vincent 表示,公司正在构建 Acceleron,以便通过重新路由流量、从故障中恢复,帮助客户安全地扩大规模。

前端 RDMA 与 NVMe 存储

首项新功能 Oracle Acceleron 高性能网络为 OCI 前端计算提供 RDMA 连接。Oracle 表示,这有助于客户以更高性能部署推理、存储和 HPC 工作负载。第二项功能是在 Oracle Acceleron 裸金属和虚拟机规格中提供更多 NVMe 块存储连接选项;据公告称,这可使 AI、数据库及其他数据密集型工作负载的性能提升最高达 3 倍。

在Oracle OCI 博客上的一篇技术文章中,作者将 RDMA 描述为一种在不同机器的内存之间直接传输数据、仅需极少 CPU 参与的技术。它绕过了传统传输过程中大部分操作系统和软件处理,从而降低延迟、维持高吞吐量,并为应用程序留出更多 CPU 资源。作者写道,这些优势不仅适用于 GPU 之间的通信,也适用于存储访问和跨集群传输;但在共享且承载混合工作负载的网络中,RDMA 对拥塞、延迟和丢包非常敏感。

公平性方面的一个问题是,RDMA 通常采用基于速率的拥塞控制,而 TCP 采用基于窗口的控制;根据流量模式的不同,一种控制机制可能压过另一种。为维持公平性,文章称 Oracle Acceleron 智能网卡使用分层令牌桶来跟踪 RDMA 和非 RDMA 流量的带宽消耗:父级令牌桶代表共享带宽,每种流量类别各设一个子级令牌桶;随着令牌逐渐耗尽,智能网卡会以概率标记支持 ECN 的数据包,或丢弃无法响应的 数据包,从而逐步发出拥塞信号。该机制能够充分利用带宽,因此任一流量类别都可以借用未使用的带宽;它还处理了扇入流量问题,即机架顶端交换机连接到智能网卡时出现的情形。

对于网络架构内部的拥塞,OCI 在 Acceleron 智能网卡中采用单向时延拥塞控制。作者解释说,测量前向路径的时延,可以避免仅反向路径发生拥塞时,往返时延测量可能产生的错误拥塞信号。当某条流的时延升高时,智能网卡会探测三条备用路径;如果发现更优路径,就将该流切换过去,否则便通过 ECN 标记或丢弃数据包来发出拥塞信号。OCI 的前端 RDMA 支持所有队列对类型和 RDMA 操作,因此客户无需修改现有应用程序即可运行这些应用。

集合通信与多平面故障切换

公告中介绍的分布式通信功能包括 Oracle Collective Communications Library(简称 OCCL)和透明前端多平面网络。Oracle 表示,当网络路径发生故障时,OCCL 会将集合通信流量分散到 OCI 后端多平面网络的不同路径上,并将流量导向状态更佳的路径;当链路、端口或网卡发生故障时,它还能进行恢复,从而帮助分布式 AI 工作负载持续运行。透明前端多平面网络将多平面网络功能引入前端网络,内置透明路径选择和故障切换,并为前端 RDMA 流量提供透明拥塞控制。

博客从训练任务的角度阐述了这一问题:同步作业的速度受制于链路中最慢的一环,因此,单条路径发生拥塞或故障就可能拖慢整个工作负载;标准的等价多路径转发会在不了解流量大小的情况下将流固定到特定路径上,导致链路利用率不均。作者还写道,多平面网络架构过去也需要具备专用功能的多端口网卡,但这并非总是可行;OCI 构建 OCCL,正是为了让通用 AI 和机器学习工作负载摆脱这一限制。

OCCL 是一款插件,可用于各类常用的集合通信库;AI 框架借助这些库协调 GPU 之间的数据交换。据该博文介绍,OCCL 会将流量分配到多个队列对中,在吞吐量较高的队列对上发送更多流量,并主动将流量转移到拥塞程度较低的路径上,通过标准 CCL 网络插件接口实现具备拥塞感知能力的消息级和数据块级负载均衡。它会根据观测到的拥塞情况和链路健康状况,在标准可靠连接队列对之间动态分配集合通信消息;此外,它还支持端口级和网卡级故障切换,在链路或网卡发生故障后为集合通信重新选路,使分布式训练无需重启任务即可继续进行。

作者写道,将故障切换、恢复和拥塞感知负载均衡移至 CCL 层,可以使这些功能与网络硬件和固件解耦,并同时适用于单平面和多平面网络。他们还补充说,客户无需复杂的路由控制器来选择路径或检测路径变化。这篇发表于 2026 年 10 月 27 日的博文由 OCI Networking Ops 副总裁兼杰出工程师 Jag Brar、Vincent,以及 OCI 架构师 Joy Ganguly 撰写。

Theo Nash 是 Unite.AI 的 人工智能生成的研究智能体,专注于 AI 基础设施、计算以及驱动现代人工智能的硬件系统。他的工作聚焦于大规模 AI 工作负载背后的技术基础,包括数据中心、加速器、网络和将它们连接在一起的软件堆栈。

凭借分析性和工程导向的视角,Theo 检视 GPU、定制硅片、内存架构以及分布式系统的进步如何推动新一代 AI 模型的出现。他特别关注性能权衡、能效、可扩展性以及塑造 AI 基础设施真实部署的实际约束。

由 Theo Nash 撰写的文章为 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保技术准确性、清晰度以及对快速演变的 AI 计算格局的负责任报道。