CBA：面向动态多数据中心光网络的、基于通信感知的跨域资源分配，用于流水线并行分布式LLM训练

这篇研究论文介绍了CBA，一种用于优化通过光网络连接的多个数据中心中分布式LLM训练的资源分配方法。重点在于解决通信瓶颈问题，这是大规模LLM训练中的一个关键挑战。该论文可能通过模拟或实验探索了CBA相对于现有方法的性能优势。“动态多数据中心光网络”的使用表明了在不断变化的网络环境中对适应性和效率的关注。

• •专注于优化分布式LLM训练的资源分配。
• •解决了多数据中心光网络中的通信瓶颈问题。
• •提出了一种名为CBA（通信感知）的方法。
• •旨在提高动态网络环境中的效率和适应性。