Execution Context
该功能允许网络架构师动态重新配置网络拓扑，特别适用于高性能分布式训练工作负载。系统通过持续监控节点间通信指标，识别数据传输路径中的瓶颈，并自动调整路由策略，以确保 GPU 之间的低延迟同步。这种优化对于在大型模型训练过程中维持吞吐量至关重要，因为网络拥塞会显著降低性能并增加训练时间。
该系统从所有计算节点采集实时遥测数据，用于映射当前网络负载，并识别影响梯度同步的特定延迟峰值。
利用预测算法，该引擎模拟不同的拓扑配置，以确定哪种配置能够实现最高的带宽利用率，同时最大限度地减少数据包丢失。
在验证最佳路径后，网络交换机将被重新配置，以实施新的路由规则，同时确保不会中断正在进行的训练过程。
Operating Checklist
收集所有参与分布式会话的计算节点的基线网络指标，包括丢包率和平均延迟。
分析流量矩阵，以检测可能表明路由不佳或带宽分配不足的模式，从而满足当前的训练需求。
利用仿真模型生成并评估多种拓扑方案，以预测其对梯度同步速度的影响。
通过更新交换机固件和路由表，部署最佳性能的配置，同时保持会话的连续性。
Integration Surfaces
遥测仪表盘
实时可视化节点间延迟和带宽利用率，可立即识别分布式集群中的拥塞点。
模拟引擎
一个沙箱环境，允许架构师在将更改应用于生产集群之前，根据历史流量模式测试提出的拓扑结构变更。
自动化配置 API
用于直接从编排工具执行拓扑重新配置命令的接口，确保与训练作业生命周期的无缝集成。
