#码力全开·技术π对#Google AI的Swift拥塞控制技术如何优化AI训练中的网络性能？
分析其动态带宽分配机制与传统TCP协议的对比。
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Google AI的Swift拥塞控制技术专为AI/ML训练集群设计，显著优化大规模分布式训练中的网络性能。其核心是通过动态带宽分配与低延迟反馈机制，在高吞吐、高并发的RDMA或TCP网络中实现高效、公平的带宽利用。
Swift采用延迟梯度感知算法，实时监测网络排队延迟变化率（即延迟梯度），而非仅依赖丢包（如传统TCP Reno/Cubic）。当检测到延迟上升趋势时，Swift迅速调低发送速率，避免队列积压；一旦网络空闲，又可快速抢占带宽，响应速度远超传统协议。
在AI训练场景（如AllReduce通信），数千GPU并行交换梯度，传统TCP易因丢包导致全局速率骤降，且收敛慢、公平性差。而Swift通过精准的拥塞信号实现：
实测表明，Swift相较Cubic可提升训练任务完成时间达30%以上，是支撑大规模AI训练高效通信的关键网络技术。