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资料介绍
RoCE与InfiniBand在面向AI的智算中心网络端口可用性与链路质量监控中的对比
引言
端口可用性和链路质量是AI集群网络稳定运行的基础保障。网络端口作为最基础的物理资源，其故障检测和恢复速度直接影响训练作业的连续性。RoCE与InfiniBand在端口监控的粒度和链路质量感知能力方面存在差异。本章对比分析两种方案的端口可用性和链路质量监控能力。
端口监控的核心指标
AI集群网络端口监控应覆盖多个维度。端口物理状态包括链路updown状态和端口速率协商结果。错误计数包括CRC错误、符号错误和链路抖动计数。光模块监控包括光功率、温度和电压等物理参数。端口带宽利用率包括发送和接收的流量统计。
InfiniBand的端口监控能力
InfiniBand的UFM平台可实时监控所有交换机端口的状态。UFM从子网管理器获取端口状态信息，在端口链路故障时毫秒级检测并触发告警。UFM监控物理层的错误计数可识别潜在的链路质量问题。光模块的监控信息也集成在UFM的统一告警体系中。
RoCE的端口监控能力
RoCE的端口监控依赖标准以太网管理协议。SNMP轮询是端口监控的主要方式，GoureRPC Streaming可提供更实时的端口状态更新。光模块的数字诊断监控支持通过标准接口读取光模块的DDM数据。RoCE的端口监控系统需要整合多厂商设备的指标数据。
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