随着AI基础设施的规模和复杂性不断增加，RDMA已成为支撑高性能训练、推理和存储系统的关键通信方式。然而在真实集群中，商用RNIC、普通以太网卡以及各类自研高性能网卡常常混合部署，这使得RDMA的互通性成为实际落地的瓶颈：当非RNIC节点需要与RNIC节点进行高速通信时(Non-RNIC to RNIC, NR2R)，系统往往只能退化到KTCP通道，从而无法发挥RDMA的高吞吐与低时延的优势，成为大规模训练、推理和存储系统的关键瓶颈。

近日，计算机学院陈果教授团队提出了BURST——一个面向异构环境的高性能Soft-RDMA栈。通过基于用户态的设计、安全可靠的共享资源管理机制，以及结合DPDK与DSA的高效加速，BURST实现了与商用RNIC行为和性能基本一致的RoCEv2通信流程，并在400G环境下首次证明：软件RDMA也可以以较低的CPU开销，实现接近硬件线速的吞吐，并显著提升NR2R场景的连接建立效率与通信性能，为RDMA在异构集群中的大规模落地提供了可行路径。

研究成果“BURST: Seeking High-performance, Interoperability and Scalability in Soft-RDMA”被计算机网络领域国际顶级学术会议NSDI 2026接收。湖南大学计算机学院博士研究生申卉君为论文第一作者，湖南大学教授陈果为通讯作者，完成单位包括湖南大学和字节跳动。

USENIX NSDI是计算机网络系统设计与实现领域的顶级学术会议，与ACM SIGCOMM并列为全球计算机科学专业顶级学术会议列表CSRankings（https://csrankings.org）收录的该领域两大国际顶级会议。

软件RDMA协议栈（BURST）的吞吐量和CPU开销

来源：国家超级计算长沙中心

通讯员：罗可

实习编辑：易文珍

责任编辑：周丹