网络传输控制技术在现代智算中心的高效运作中扮演着不可或缺的角色。作为计算密集型任务和海量数据处理的核心支撑， 智算中心的网络需要在高并发、 高带宽和低延迟的场景下提供稳定、 高效的数据传输服务。 这一需求推动了传输控制技术的快速发展和深度优化， 使其不仅要解决传统网络中的拥塞、 丢包和公平性问题， 还需满足智算中心特有的复杂通信模式和应用需求。

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2.算力网络传输技术

算力网络传输技术是智算中心 / 算力集群的 “高速数据专线系统”，负责连接分布在不同数据中心的算力资源（GPU/NPU、服务器），实现算力协同。其核心目标是极致追求低延迟（微秒级）、高带宽（200Gbps+）、零丢包，支撑AI训练、高性能计算等算力密集型任务的高效协同。技术本质是融合 RDMA、无损网络、智能调度等技术，绕开传统协议栈开销，通过专用网络架构（如 Clos 拓扑）和控制协议，实现算力资源的 “无缝互联”。其典型技术包括RoCEv2/InfiniBand（RDMA 实现方式）、PFC+ECN（无损网络技术）、DCQCN（拥塞控制协议）、胖树（Fat-tree）拓扑架构。

尽管传统TCP协议在互联网场景中取得了巨大成功，但其设计特性使其难以完全适配智算中心等高性能网络场景的需求。智算中心网络与互联网的核心差异，体现在网络环境的高度同构化、可控性，以及流量特性的复杂混合性上：智算中心的网络流量通常呈现显著的短流与长流共存分布特征——短流（如控制信令、元数据同步）对传输延迟高度敏感，需极致低时延保障；长流（如大规模模型参数传输、分布式存储数据交互）则以追求稳定高吞吐量为核心诉求。然而，传统TCP协议的拥塞控制机制（如慢启动、线性增长）难以在低延迟与高吞吐的双重需求间实现精准平衡，易导致短流延迟被长流挤占、长流吞吐量受限于保守调度的问题。此外，TCP协议栈的实现深度依赖操作系统内核的中断处理与协议解析，在智算中心高并发数据交互场景中，会产生显著的CPU资源开销，进一步制约了传输性能的上限提升。

2.1 算力中心传输优化技术

围绕智算中心网络 “短流长流混合、低延迟与高吞吐并重、高并发” 的核心需求，研究者从端主机优化、交换机仲裁、接收端驱动 三个维度，对传输控制技术进行针对性改进，旨在解决传统 TCP 的性能瓶颈，具体思路如下：

1. 端主机优化：基于传统 TCP 协议扩展，引入拥塞感知、任务优先级等机制，适配数据中心 / 智算中心的流量特性；
2. 交换机仲裁：将流量调度逻辑从端到端转移到网络设备（交换机），通过实时监控与资源动态分配，保障高优先级任务传输；
3. 接收端驱动：打破发送端主导的传统模式，由接收端根据网络状况和任务需求主动调控流量，提升灵活性与低延迟性能。

技术路线	核心调控主体	关键依赖	核心优化目标
端主机优化	发送端	端主机协议栈改造、ECN 拥塞感知	平衡带宽利用率与延迟，适配特定流量（长流 / 短流）
交换机仲裁	网络交换机	交换机硬件功能（流量监控、带宽分配、抢占机制）	保障高优先级 / 期限敏感任务传输
接收端驱动	接收端	接收端网络状态感知能力、发送端 - 接收端协同调度	极致低延迟、高灵活性，适配复杂混合场景

典型的算力中心网络关键优化方法包括：

技术类别	代表方案	核心机制 / 改进点	核心优势	适用场景	局限性 / 挑战
端主机优化方案	DCTCP	引入显式拥塞通告（ECN），感知轻微拥塞并动态调整发送窗口	降低队列长度，减少传输延迟，提升带宽利用率，适配带宽密集型应用	智算中心长流传输（如数据同步）	未区分任务优先级，对短流优化不足
	D2TCP	基于 DCTCP，新增 “期限紧急度” 概念，优先处理期限敏感型任务	兼顾带宽利用与任务调度，保障紧急任务按时完成	有明确时限的智算任务	依赖端主机协议栈改造，兼容性需适配
	L2DCT	针对短流优化，动态调整流量优先级与资源分配	确保短流（控制信令、元数据）以最低延迟传输	智算中心短流长流混合场景	长流带宽保障能力弱于 DCTCP
交换机仲裁方案	D³ 协议	交换机层引入期限感知机制，为期限敏感型任务精准分配带宽	减少高优先级任务超时与延迟，调度针对性强	高优先级智算任务（如实时推理）	高度依赖交换机硬件功能，部署与扩展难度大
	PDQ 协议	基于 D³，新增抢占机制，支持高优先级任务动态调整资源分配	流量调度灵活性高，适配任务优先级动态变化场景	复杂混合任务调度	交换机算力开销大，大规模部署成本高
接收端驱动方案	pHost	接收端分配传输许可，动态调控发送端速率	高并发场景下实现近乎零排队时延，灵活性强	高并发短流传输（如控制信令）	突发流量场景下优先级协调难度大
	ExpressPass	接收端主导流量控制，优化传输许可分配逻辑	低延迟性能突出，适配复杂网络场景	智算中心低延迟交互任务	跨地域传输时路径协调能力不足
	Homa	1. 引入 “过度承诺机制”（超发传输许可）；2. 多优先级队列设计，支持快速抢占	提升带宽利用率，减少带宽浪费，保障关键任务低延迟传输

2.1.1  DCTCP（Data Center TCP）协议

DCTCP 是针对数据中心 / 智算中心网络特性（高带宽、低延迟、拓扑封闭、拥塞可预测）优化的 TCP 变种，核心目标解决传统 TCP 的两大痛点：

1. 传统 TCP 依赖 “丢包” 作为拥塞信号，反应滞后，易导致队列缓存溢出（延迟飙升）；
2. 传统 TCP 的拥塞窗口（cwnd）“骤降骤升”，无法平衡智算中心 “短流低延迟” 与 “长流高吞吐” 的混合需求。

最终目标：在保证长流高带宽利用率的同时，将网络队列长度控制在极低水平（通常 < 10 个数据包），为短流提供微秒级延迟保障。DCTCP 的核心创新是 “基于 ECN 的精细化拥塞感知 + 平滑的窗口调整策略”，不改变 TCP 的基本框架（如三次握手、四次挥手），仅在拥塞控制模块做针对性优化，关键机制如下：

1. 核心前提：ECN（显式拥塞通告）机制的引入

ECN 是 IP 层的拥塞标记技术，用于在 “不丢包” 的情况下向发送端传递拥塞信号，是 DCTCP 实现精细化拥塞感知的基础：

• ECN 标记原理：

   1.发送端在 IP 头部设置 ECN 字段（2 位，取值 00 = 未标记、01/10 = 发送端支持 ECN、11 = 网络拥塞）；

  2.交换机在队列缓存接近阈值（如队列长度达到缓存容量的 50%）时，不直接丢弃数据包，而是将数据包的 ECN 字段标记为 “11”（Congestion Experienced，CE）；

  3.接收端收到带 CE 标记的数据包后，在 TCP 确认报文（ACK）中设置 “ECN-Echo” 标志，告知发送端 “网络已出现轻微拥塞”；

  4.发送端通过 ACK 中的 ECN-Echo 信号感知拥塞，无需等待丢包超时，反应更快速。

• 与传统 TCP 的区别：传统 TCP 需等待数据包丢失（超时或 3 次重复 ACK）才判定拥塞，而 DCTCP 通过 ECN 实现 “拥塞预判”，避免队列溢出导致的高延迟。

2. 核心算法：拥塞窗口（cwnd）的平滑调整策略

DCTCP 的窗口调整逻辑与传统 TCP（Reno/Cubic）的 “指数增长 / 骤降” 不同，核心是 “基于拥塞程度的线性调整”，分为三个关键步骤：

（1）拥塞程度估算：计算拥塞标记比例（F）

发送端统计一个 “往返时间（RTT）” 内，收到的带 ECN-Echo 标记的 ACK 数量（记为CE_ACK）与总 ACK 数量（记为Total_ACK）的比例，即：F = CE_ACK / Total_ACK

• 含义：F 值越大，说明网络拥塞越严重（如 F=0.2 表示 20% 的数据包被标记为拥塞）；
• 阈值设定：当 F=0 时，认为网络无拥塞；当 F>0 时，根据 F 值动态调整窗口。

（2）拥塞避免阶段：窗口线性调整

DCTCP 取消了传统 TCP 的 “慢启动” 阶段（或大幅缩短慢启动阈值ssthresh），直接进入优化后的拥塞避免阶段，窗口调整规则如下：

• 无拥塞（F=0）：每经过 1 个 RTT，cwnd = cwnd + 1（线性增长，避免传统 TCP 慢启动的 “指数增长” 导致的突发拥塞）；

• 轻微拥塞（F>0）：每经过 1 个 RTT，cwnd = cwnd * (1 - F/2)（按拥塞程度比例降低窗口，避免传统 TCP “cwnd 减半” 的剧烈波动）。

• 示例：假设当前cwnd=100，某 RTT 内 F=0.2（20% 数据包被标记），则新cwnd=100*(1-0.2/2)=90，窗口仅下降 10%，而非传统 TCP 的 50%，保障长流吞吐量稳定。

（3）快速重传与恢复：简化的窗口调整

当 DCTCP 检测到丢包（3 次重复 ACK 或超时）时，窗口调整逻辑与传统 TCP 不同：

• 快速重传后，cwnd = cwnd * (1 - F/2)（而非直接降至cwnd/2）；
• 快速恢复阶段，窗口保持线性增长，避免因窗口骤降导致的带宽浪费。

3. 适配智算中心的关键优化：低队列长度控制

DCTCP 通过 “早拥塞感知 + 平滑窗口调整”，将交换机队列长度稳定在极低水平（通常 <10 个数据包），核心原因：

• 交换机队列缓存阈值设置较低（如缓存容量的 50% 即触发 ECN 标记），避免队列堆积；
• 发送端快速响应 ECN 信号，及时降低发送速率，阻止队列进一步增长；
• 低队列长度直接减少了数据包的排队延迟，完美适配智算中心短流（如控制信令）的低延迟需求。

对比维度	传统 TCP（Reno）	DCTCP	优势体现
拥塞信号	丢包（滞后）	ECN 标记（提前）	避免队列溢出，延迟降低 50%+
窗口调整	骤降骤升（减半）	平滑调整（按比例降）	吞吐量波动减少 30%+，长流更稳定
队列长度	数十个数据包	<10 个数据包	排队延迟降低 70%+，适配短流
带宽利用率	中等（易浪费）	高（稳定利用）	智算中心长流传输效率提升 20%+

4.适用场景

• 智算中心 / 数据中心的长流传输（如模型参数同步、分布式存储数据交互）；
• 短流长流混合的场景（如 AI 训练中 “控制信令 + 数据传输” 并行）；
• 对延迟敏感、带宽密集的高性能计算场景（如 HPC 集群互联）。

5. 局限性（后续优化方向）

• 未区分任务优先级：无法为智算中心的高优先级任务（如实时推理）分配更多带宽；
• 依赖 ECN 部署：需要交换机和端主机都支持 ECN，否则无法发挥作用；
• 短流优化不足：虽队列长度低，但未针对短流设计专门的加速机制（后续被 L2DCT 等方案弥补）。

3. 核心总结

DCTCP 的工作原理可概括为 “ECN 早感知 + 平滑窗口调整 + 低队列控制”：

1. 通过 ECN 机制实现 “不丢包的拥塞预判”，解决传统 TCP 反应滞后的问题；
2. 以拥塞标记比例（F）为核心，实现窗口的平滑调整，平衡吞吐量与延迟；
3. 最终将网络队列长度控制在极低水平，完美适配智算中心 “长流高吞吐、短流低延迟” 的混合需求，成为数据中心 / 智算中心传输控制的基础优化方案。