摘要
本发明提供了一种面向联邦学习大模型同步的智算融合网络协流调度方法。该方法包括:智算融合网络组件将本设备的动态网络负载状态信息与数据包进出设备的网络流传输时间加入到参数数据包;参数同步平台将收集到的各个智算融合网络组件的动态网络负载状态信息和网络流传输时间进行汇总,智算融合网络资源适配器将每个智算融合网络组件的动态网络负载状态信息和网络流传输时间输入到训练好的协流调度决策神经网络中,生成带宽与优先级的协流调度策略,并下发给智算融合网络组件,智算融合网络组件根据协流调度策略在本地预留资源。本发明方法能够调用该机制有效减少高性能节点等待低性能节点的时延,提升参数同步效率,降低整体训练时间。