课题背景： 随着大语言模型（LLM）参数量级的爆炸式增长，超大规模 AI 集群的算力瓶颈已逐渐从单卡算力转移到集群通信能力上。本项目聚焦于“高性能大模型训练/推理网络”，基于腾讯自研的星脉网络 2. 0，致力于打通端侧计算节点与网侧交换机，构建端到端的高性能网络架构。通过在芯片、硬件、软件及集群网络算法等关键技术上的全栈自研，全面提升 GPU 集群的数据吞吐与协同效率，为腾讯内部应用及公有云业务的 AI 大模型训练与推理场景提供坚实的底层网络支撑。 课题挑战： 1、端网协同的极致性能优化：如何在硬件网卡、驱动、传输层协议与网侧交换机之间进行全栈协同设计，打破传统网络协议瓶颈，实现底层通信效率的极限突破； 2、复杂流量下的动态拥塞控制：在大模型训练的 All-to-All、All-Reduce 等高频突发流量场景下，如何设计并实现高效、灵活的网卡可编程拥塞控制（CC）算法，避免网络拥堵导致的算力闲置； 3、vRDMA 协议栈的深度定制与虚拟化：在云原生环境下，如何兼顾 RDMA 的高性能与虚拟化的灵活性，解决 vRDMA 在多租户隔离、连接大规模扩展及高可靠传输上的技术挑战； 4、全路径性能瓶颈定位与观测：在复杂的分布式环境下，如何建立从底层网络协议到上层 AI 框架的端到端观测体系，实现对网络波动、协议异常及计算通信重叠问题的精准识别与快速定位。 具体工作： 你将深入参与到超大规模 AI 集群高性能网络的架构设计、协议开发与端到端优化中，具体包括： 1、vRDMA 核心传输协议开发：深入参与vRDMA传输层的设计与实现，涵盖多路径负载均衡、快速重传机制、大规模连接状态机管理逻辑优化； 2、端到端训练性能优化：基于 vRDMA 平台及商业网卡（如 NVIDIA ConnectX 系列），优化大模型训练中的集合通信库（如 NCCL/RCCL），提升有效带宽与并行效率； 3、低延迟推理网络优化：针对大语言模型推理场景，利用 vRDMA 的硬件卸载与轻量化协议栈特性，优化 Prefill 与 Decode 阶段的通信逻辑，并结合商业网卡技术栈实现高并发场景下的端到端推理加速； 4、全路径观测与性能分析体系建设：构建跨层次的性能监控方案，打通从网卡硬件计数器、驱动层、传输层协议到 AI 框架通信算子的全路径数据，实现对训练/推理任务中性能瓶颈的准确识别与根因分析； 5、可编程拥塞控制与闭环调优：参与自研可编程拥塞控制模块（如 DCQCN 或新型 CC 协议）的开发与在线调优，针对不同业务流量特征实现精细化的带宽分配。 1、包含但不限于计算机、软件工程、人工智能等相关专业博士或优秀硕士； 2、熟悉高性能网络相关技术，包括RDMA, IB, libfabric, mpi等; 3、熟悉机器学习训练过程，特别是训练中的网络通信过程及相关技术和组件。包括NCCL, DP/PP/TP, Megatron等; 4、追求极致性能，主动寻求突破。

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