一种基于人工智能的集群通信方法和系统

本发明提供一种基于人工智能的集群通信方法和系统，应用于AI模型训练或高性能计算中的集群范围通信。方法包括：在工作节点间进行数据通信时，若数据量超过动态调整的第一阈值，则将数据切分为若干切片，其中第一工作节点接收的第二工作节点的切片数量与第一距离成反比，发送至第三工作节点的切片数量与第二距离成反比。AI模型实时收集集群状态信息，根据网络拥堵状况从函数类型集合中动态选择距离‑切片数量的映射函数，并输出最优参数；同时根据不同链路质量和数据优先级，自适应选择差异化的切片粒度。本发明通过引入动态映射函数选择机制和差异化切片策略，实现了更精细化的带宽利用和资源分配，显著提升集群通信效率与适应性。