Spectra：并行光交换机调度算法

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出由 Kevin Liang、Litao Qiao、Isaac Keslassy、Bill Lin 发表的论文，提出面向 AI 训练的并行光电路交换机（OCS）调度算法 Spectra。该算法采用三步流程：将流量矩阵分解为最小加权置换集合，按负载感知把置换分配到并行交换机上，再通过受控置换拆分均衡交换机间的不均衡负载，目标是在重配置延迟 δ 下最小化调度 makespan。论文报告称，在 GPT 训练负载上平均缩短 1.4 倍，在 Qwen MoE 专家路由负载上缩短 2.7 倍，在标准基准上缩短 2.4 倍，且结果持续逼近新推导的下界。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，也未出现与早先报道矛盾的数字或说法。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。