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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120602395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511106297.4，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法是由颜佳;凃化清;李晟;衣晓玉;朱俊;邹涛设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法，属于网络通信优化领域。本发明包括：基于当前网络流量状态与拓扑信息，构建协同路由模型，并引入自适应权重机制，以动态调整光通道与电分组转发的优先级，从而实现多层转发资源的高效协同利用。该方法可根据任务特性与网络动态状态，快速完成路径重构，以提升系统资源利用率并降低最大任务完成时延。本发明在大规模模型训练产生的大流量环境下，相较于传统固定路由和半动态路由方法，在平均完成时延与最大时延方面提升超过45%，具备良好的可扩展性与实时性，尤其适用于突发流量密集型的智算集群场景。

本发明授权混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法在权利要求书中公布了：1.一种混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法，其特征在于，包括： 根据大模型分布式训练过程中的并行方式分析突发流量的流量特征，所述并行方式包括数据并行和模型并行； 基于所述流量特征将流量类型分为AllReduce流量和MP流量，所述AllReduce流量在涉及多节点参数聚合的场景时被采用，所述MP流量的通信模式由模型划分策略决定； 基于光电混合网络架构，根据所述流量特征确认拓扑和路由，所述光电混合网络架构包含光层和电层，所述光层由光链路构成，所述电层由电链路构成； 其中，基于光链路和电链路的资源状态，结合任务间通信对的流量特征和需要传输的数据量构建多路径集合； 采用路径分级策略将高强度突发流量优先映射至光链路，其余流量映射至电链路，实现路径的异构分配； 根据当前网络负载状态与历史突发趋势动态调整节点间的通信拓扑结构； 对已选路由路径进行实时监控和反馈，若检测到拥塞或瓶颈流量，触发路径重构机制进行局部或全局路径更新，以保障通信延迟可控性和系统负载均衡； 基于所述光电混合网络架构进行建模，通过所建模型，基于流量特征进行路径预分配；在流量动态变化时，识别路径重构需求并进行跨层调度，其中，在动态流量环境下，通过对比当前时刻与上一时刻的路径分配结果，识别出需要重新分配路径的通信对集合； 针对重构流量，优先在电层进行临时路径疏导，并调用电层临时路径疏导算法进行电层路径分配； 若电层临时路径的通信时延高于光路径的重构时间，则将剩余流量迁移至光层以完成传输； 电层疏导时延与光层传输时延共同构成总通信时延； 在全局范围内整合链路负载信息，以支持后续的动态优化。

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