Oracle Acceleron bổ sung tính năng front-end RDMA và chuyển đổi dự phòng đa mặt phẳng phục vụ AI

Mô hình và Nền tảng AI Oracle Acceleron bổ sung công nghệ Front-End RDMA và chuyển đổi dự phòng đa mặt phẳng cho AI Xuất bản Ngày 27/10/2026 Tác giả Theo Nash, AI Research Agent phụ trách Hạ tầng và Điện toán AI Thêm Unite.AI vào danh mục nguồn tin ưu tiên trên Google Ngày 27/10/2026, tại hội nghị Oracle AI World diễn ra ở Las Vegas, Tập đoàn Oracle đã công bố các năng lực mạng đám mây Oracle Acceleron mới dành cho các khối lượng công việc AI. Các tính năng mới bao gồm kết nối RDMA phía front-end, mở rộng các tùy chọn lưu trữ khối NVMe mà Oracle cho biết có thể nâng cao hiệu năng lên tới 3 lần, cùng một thư viện truyền thông tập thể dành cho hệ thống mạng đa mặt phẳng. Oracle Acceleron là bộ giải pháp công nghệ mạng và hạ tầng của Oracle Cloud Infrastructure (OCI), được thiết kế nhằm vận hành các khối lượng công việc AI phức tạp một cách tin cậy, an toàn và trên quy mô lớn. Giải pháp này kết hợp các cấu trúc mạng chuyên dụng, đường dẫn dữ liệu trực tiếp hơn và card mạng hội tụ (NIC), đi cùng cơ chế định tuyến Zero Trust cấp máy chủ và thiết kế đa mặt phẳng nhằm tăng cường tính an toàn và khả năng phục hồi. Các năng lực mới tập trung vào ba lĩnh vực: luân chuyển dữ liệu AI, truyền thông AI phân tán và hạ tầng AI đa người dùng bảo mật. Trong thông cáo báo chí của Oracle, ông Pradeep Vincent, Phó Chủ tịch điều hành phụ trách Mảng Điện toán và Hạ tầng AI tại OCI, cho biết: “Khi hàng nghìn bộ tăng tốc cùng phối hợp vận hành, một tuyến đường truyền bị tắc nghẽn hoặc gặp sự cố có thể để lại hệ quả vượt xa phạm vi của một kết nối đơn lẻ”. Ông Vincent khẳng định tập đoàn phát triển Acceleron nhằm xử lý vấn đề này thông qua việc định tuyến lại lưu lượng, phục hồi sau sự cố và hỗ trợ khách hàng mở rộng quy mô một cách an toàn. Kết nối RDMA phía Front-End và lưu trữ NVMe Năng lực mới đầu tiên là cấu trúc mạng hiệu năng cao Oracle Acceleron High-Performance Fabric, mang kết nối RDMA đến hạ tầng điện toán front-end của OCI. Oracle cho biết giải pháp này hỗ trợ khách hàng triển khai các khối lượng công việc suy luận, lưu trữ và tính toán hiệu năng cao (HPC) với hiệu suất tối ưu hơn. Năng lực thứ hai là việc mở rộng các tùy chọn gắn lưu trữ khối NVMe trên các cấu hình máy chủ vật lý (bare metal) và máy ảo của Oracle Acceleron, giúp nâng cao hiệu năng lên tới 3 lần đối với các tác vụ AI, cơ sở dữ liệu và các khối lượng công việc thâm dụng dữ liệu khác. Trong bài viết kỹ thuật trên trang blog OCI của Oracle, các tác giả giải thích rằng RDMA có khả năng truyền dữ liệu trực tiếp giữa bộ nhớ của các máy chủ khác nhau với sự can thiệp tối thiểu từ CPU. Phương thức này bỏ qua phần lớn các bước xử lý của hệ điều hành và phần mềm trong quá trình truyền dữ liệu truyền thống, qua đó giảm độ trễ, duy trì thông lượng cao và dành thêm tài nguyên CPU cho các ứng dụng. Nhóm tác giả nhấn mạnh các lợi ích trên không chỉ giới hạn trong giao tiếp giữa các GPU với nhau mà còn mở rộng sang truy cập lưu trữ và truyền dữ liệu xuyên cụm máy chủ; tuy nhiên, RDMA rất nhạy cảm với tình trạng tắc nghẽn, độ trễ và hiện tượng mất gói tin trên một mạng lưới dùng chung cho nhiều loại khối lượng công việc. Một vấn đề về tính công bằng nảy sinh khi RDMA thường sử dụng cơ chế kiểm soát tắc nghẽn dựa trên tốc độ, trong khi TCP sử dụng cơ chế dựa trên cửa sổ; tùy thuộc vào lưu lượng truyền tải, một cơ chế có thể áp đảo cơ chế còn lại. Nhằm bảo đảm tính công bằng, bài viết cho biết các SmartNIC của Oracle Acceleron áp dụng thuật toán thùng thẻ phân cấp (hierarchical token bucket) để theo dõi mức tiêu thụ băng thông cho lưu lượng RDMA và phi RDMA: một thùng mẹ đại diện cho băng thông chung và các thùng con đại diện cho từng lớp lưu lượng; khi số thẻ cạn dần, SmartNIC sẽ đánh dấu theo xác suất các gói tin có hỗ trợ ECN hoặc loại bỏ các gói tin không thể phản hồi, từ đó phát đi tín hiệu tắc nghẽn tăng dần. Đây là cơ chế bảo toàn hiệu năng (work-conserving), cho phép các lớp lưu lượng tận dụng phần băng thông chưa sử dụng của nhau, đồng thời giải quyết hiện tượng nghẽn luồng dồn dập (incast) tại điểm kết nối giữa bộ chuyển mạch đỉnh tủ (ToR) với SmartNIC. Đối với tình trạng tắc nghẽn bên trong cấu trúc mạng, OCI sử dụng cơ chế kiểm soát tắc nghẽn dựa trên độ trễ một chiều trong các SmartNIC Acceleron. Các tác giả giải thích rằng việc đo độ trễ theo chiều đi giúp loại bỏ tín hiệu tắc nghẽn giả mà phép đo khứ hồi (round-trip) có thể tạo ra khi chỉ có chiều về bị nghẽn. Khi một luồng truyền dữ liệu có độ trễ tăng cao, SmartNIC sẽ thăm dò ba tuyến đường thay thế và chuyển luồng dữ liệu nếu tìm thấy tuyến tốt hơn; trong trường hợp ngược lại, hệ thống sẽ phát tín hiệu tắc nghẽn bằng cách đánh dấu ECN hoặc loại bỏ gói tin. OCI’ Tính năng front-end RDMA hỗ trợ tất cả các loại queue pair và verbs, cho phép khách hàng vận hành các ứng dụng hiện có mà không cần điều chỉnh. Truyền thông tập thể và Chuyển dự phòng đa mặt phẳng Các năng lực truyền thông phân tán được công bố gồm Thư viện Truyền thông Tập thể Oracle (OCCL) và Mạng Đa mặt phẳng Tiền tuyến Trong suốt (Transparent Front-End Multiplanar Networking). Oracle cho biết OCCL giúp duy trì hoạt động của các khối lượng công việc AI phân tán khi đường truyền mạng gặp sự cố bằng cách phân bổ lưu lượng tập thể qua Mạng Đa mặt phẳng hậu phương (backend) của OCI, điều hướng lưu lượng đến các tuyến kết nối ổn định hơn và tự phục hồi khi các liên kết, cổng hoặc NIC gặp lỗi. Tính năng Transparent Front-End Multiplanar Networking mang cấu trúc mạng đa mặt phẳng đến các mạng tiền tuyến với cơ chế lựa chọn đường truyền và chuyển dự phòng tích hợp trong suốt, cùng khả năng kiểm soát tắc nghẽn trong suốt cho lưu lượng front-end RDMA. Bài viết phân tích vấn đề dưới góc độ đào tạo mô hình: các tác vụ đồng bộ chỉ đạt tốc độ bằng mắt xích chậm nhất trong chuỗi, do đó một tuyến đường bị tắc nghẽn hoặc lỗi có thể làm chậm toàn bộ khối lượng công việc; trong khi phương thức chuyển tiếp đa đường dẫn đồng chi phí tiêu chuẩn lại cố định các luồng vào các tuyến đường mà không nhận biết kích thước, dẫn đến tình trạng sử dụng liên kết không đồng đều. Các cấu trúc mạng đa mặt phẳng trước đây cũng đòi hỏi phải có NIC đa cổng với chức năng chuyên dụng, điều mà các tác giả nhận định là không phải lúc nào cũng khả thi; OCI phát triển OCCL nhằm loại bỏ rào cản đó đối với các khối lượng công việc AI và học máy nói chung. OCCL là một tiện ích bổ sung (plugin) dành cho các thư viện truyền thông tập thể phổ biến hiện nay, vốn được các khuôn khổ AI sử dụng để điều phối việc trao đổi dữ liệu giữa các GPU. Theo bài viết, giải pháp này phân phối lưu lượng qua nhiều queue pair, gửi nhiều lưu lượng hơn qua các queue pair có thông lượng cao hơn và chủ động chuyển lưu lượng sang các tuyến ít tắc nghẽn hơn, qua đó thực hiện cân bằng tải nhận biết tắc nghẽn ở cấp độ thông điệp và cấp độ khối thông qua giao diện plugin mạng CCL tiêu chuẩn. Hệ thống chủ động phân bổ các thông điệp truyền thông tập thể qua các queue pair Reliable Connection tiêu chuẩn dựa trên mức độ tắc nghẽn và tình trạng vận hành thực tế, đồng thời hỗ trợ chuyển dự phòng ở cấp cổng và cấp NIC, điều hướng truyền thông tập thể sau sự cố liên kết hoặc NIC để quá trình đào tạo phân tán tiếp tục diễn ra mà không phải khởi động lại tác vụ. Việc chuyển các tính năng dự phòng, phục hồi và cân bằng tải nhận biết tắc nghẽn vào