用于AI训练RDMA数据中心网络的外挂式流量控制方法及系统

本发明公开了用于AI训练RDMA数据中心网络的外挂式流量控制方法及系统，涉及数据中心网络拥塞控制技术领域，本方案外挂部署FNIC模块，免改交换机与RDMA网卡固件，兼容DCQCN、ECMP。核心机制包括：缓存管控：基于单轮RTT设PFC阈值，通过PAUSE/RESUME逐队列反压防溢出；动态信用调度：按目的IP分队列，BDP初始化信用保首轮线速，接收端按RTT均分补发，对低流量发送方标记重路由并屏蔽CNP；ECN触发随机改目的端口分流，接收端还原端口维持连接；差异化转发：控制报文直通，业务数据单独调度。无需包裁剪，取消重排序缓冲区，大幅降低网卡内存。NS3仿真中，All2all400G场景下消息完成时延较DCQCN最高降44.6%，兼顾大小流公平，适配大规模AI集群RDMA组网。