人工智能尤其是生成式大语言模型的爆炸式增长暴露了关键的通信瓶颈。大量突发性的、对延迟敏感的集体通信流量使传统数据中心网络不堪重负。为通用工作负载设计的标准路由机制 (如ECMP) 难以应对哈希碰撞和拖尾效应，严重降低了多GPU训练效率。近期OpenAI联合AMD等发布的MRC协议，正是业界对这一问题的前沿探索。这进一步凸显了革命性负载均衡策略的紧迫需求。

为探讨下一代负载均衡的范式转变，搭建网络层智能与端到端传输架构之间的桥梁，Information 期刊邀请了东南大学万颖副研究员，上海交通大学贺可强副教授和中南大学刘敬玲副教授合作创建特刊“Load Balancing in Data Center Networks (数据中心网络的负载均衡)”。我们诚邀但不限于以下领域的原创研究文章和综述：

基于可编程交换机的自适应路由；

数据包喷洒技术；

多路径传输协议；

基于 DPU/SmartNIC的主机侧负载均衡；

人工智能驱动的流量工程。

投稿截止时间：2026年11月30日

• 客座编辑

万 颖（东南大学）

东南大学网络空间安全学院副研究员。清华大学计算机科学博士，曾任中国移动创新中心高级研究员。长期从事数据中心网络负载均衡、可编程数据平面、在网计算及高性能传输协议等方向的研究，兼具学术界与工业界研发经验。

研究兴趣：数据中心网络、负载均衡、可编程数据平面、高性能传输协议。

贺可强（上海交通大学）

上海交通大学计算机学院长聘教轨副教授，研究方向为计算机网络和系统。研究成果发表于网络和系统领域旗舰学术会议和期刊，并担任重要学术会议和期刊的程序委员会委员、分项联合主席和审稿人，谷歌引用次数为1500余次 (其中一作最高引用450余次)。

研究兴趣：数据中心网络、负载均衡与拥塞控制、流量工程、机器学习驱动的网络优化。

刘敬玲（中南大学）

中南大学计算机学院副教授。长期从事数据中心网络研究，聚焦高性能网络协议、大模型训推系统优化、可编程网络等方向。主持国家及省级青年基金项目多项，发表多篇顶级期刊/会议论文。

研究兴趣：负载均衡、拥塞控制、可编程数据包调度、面向AI的高性能传输协议。

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/si/275272

• Information 期刊介绍

主编：Willy Susilo, University of Wollongong, Australia

期刊鼓励学者详尽地发表实验与理论研究成果，涵盖信息科学与技术、数据管理、知识系统及通信领域的前沿研究。目前，期刊已被Scopus (Information Systems领域，Q1)、ESCI (Web of Science，Q2)、Ei Compendex、dblp等数据库收录。

2025 Impact Factor: 4.3

2025 CiteScore: 8.2

Time to First Decision: 18.7 Days

Acceptance to Publication: 3.8 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/information

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