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AI基础设施与互联技术国际会议(AI3T 2026)计划于 2026年12月13日至15日在中国合肥举办。该会议聚焦智能时代的基础设施与互联技术,议题覆盖AI基础设施与架构 、具身智能及网络、光学与AI、AI安全、AI数据中心、分布式AI训练等方向,旨在为相关领域的科研人员与工程实践者提供一个交流最新进展、探讨前沿趋势的学术平台。
从技术发展角度看,AI基础设施正成为支撑大模型 训练与推理的关键底座。随着模型规模持续扩大,对高速互联、异构计算、数据中心网络等底层能力提出了更高要求。AI3T 2026 的议题设置,反映了当前学术界与产业界对这些共性技术问题的关注。
大会官网:http://http://ai3t.ieee-aiconf.cn/
投稿链接:http://ai3t.hotcrp.ieee-aiconf.cn/
Track 简介今天介绍的track是:Data Center & Scalable Network Architectures(数据中心与可扩展网络架构),这个方向从整座数据中心的视角,研究 AI 算力集群的网络怎么设计才扛得住大规模扩展,主要包含三块:
AI 数据中心拓扑与流量工程:设计能支撑上万张加速卡的网络拓扑(如 Spine-Leaf、Dragonfly 等),并对训练、推理产生的海量数据流量做调度和路径优化,避免局部拥堵。
无损网络与拥塞控制:通过 RDMA、无损以太网等技术让数据高速传输不丢包,配合智能拥塞控制算法,消除长尾延迟,保障集合通信时整体吞吐稳定。
网内计算与算网融合:让交换机等网络设备本身参与部分计算(如在网聚合),并推动计算与网络资源一体化调度,减少数据来回搬运、缩短训练通信时间。
一句话总结:研究 "AI 数据中心这张大网怎么搭、流量怎么疏导、网络怎么反过来帮着算",偏数据中心网络、RDMA / 拥塞控制和算网融合方向
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录用论文由IEEE Xplore出版,将被 EI/Scopus 检索。
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GMT+8, 2026-10-22 14:02
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