IT之家 5 月 7 日新闻，OpenAI 昨日（5 月 6 日）颁布布告，为解决大规模 AI 训练中的网络延长和故障问题，已携手 AMD、、博通、、英特尔、、微软和英伟达公司，结合推出多蹊径靠得住衔接（MRC）和谈，并通过 OCP（盛开推算项目）向全行业盛开该和谈。。。

IT之家援引博文介绍，MRC 全称为 Multipath Reliable Connection，基于 RoCE 尺度扩大，结合 SRv6 技术，通过盛开推算项目（OCP）向全行业开源，致力于提升超等推算机网络的机能与韧性。。。

大规模训练 AI 模型面对严格的网络挑战，单一数据传输延长可能导致整个过程中断，以至 GPU（图形处置器）闲置。。。网络拥塞、、链路及设备故障是重要诱因，且集群规模越大，问题产生频率越高。。。

针对传统网络架构扩大性不及的问题，MRC 选取多平面网络设计。。。通过将单一 800Gb/s 接口拆分为多个较小链路，系统仅需两层互换机即可衔接约 13.1 万块 GPU。。。相比传统三层或四层架构，这一设计显著降低了网络功耗与组件数量，在降低成本的同时提升了蹊径多样性。。。

在流量调度方面，MRC 引入自适应数据包喷淋技术。。。与传统单蹊径传输分歧，该技术将单一传输工作的数据包分散至数百条蹊径并行传输，有效预防了主题网络拥塞。。。即便数据包乱序达到，接管端也能凭据内存地址信息正确重组。。。

为简化网络节制，MRC 摒弃了复杂的动态路由和谈（如 BGP），转而选取 SRv6 源路由。。。发送端直接指定数据包蹊径，互换机仅需凭据静态配置表转发。。。这种机制解除了动态路由的故障行为，使网络故障复原功夫从秒级缩短至微秒级。。。

现实部署数据显示，MRC 已利用于 NVIDIA GB200 超等推算机及 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）站点。。。在真实训练场景中，即便产生链路抖动或互换机重启，MRC 也能在不中断训练工作的情况下自动绕过故障。。。