主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "研究型实习生 - 面向 AI 的基础设施网络性能与稳定性技术研究",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"fulltext": "研究型实习生 - 面向 AI 的基础设施网络性能与稳定性技术研究\n研究型实习生 - 面向 AI 的基础设施网络性能与稳定性技术研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型对计算资源的需求日益增长。数据中心作为支撑 AI 运算的基础设施，其网络性能和稳定性直接影响 AI 模型训练的效率和推理准确性。然而，当前的数据中心网络在处理大规模数据传输、高并发请求以及复杂网络拓扑时仍然面临诸多挑战。为此，开发新一代数据中心网络技术意在提升网络传输速度、降低延迟、增强网络的容错以及故障定位等能力，对于推动 AI 技术的进一步发展具有重要意义。本项目意在聚焦于阿里云面向 AI 大模型训练的网络性能和稳定性优化技术，具体解决如下几个关键问题：\n1、关于 AI 训练网络中故障的快速响应和定位问题，如何通过建立集合通信 log、上层训练框架代码 log 以及底层网络拓扑信息进行横向关联后进行精准、高校的故障根因定位；\n2、AI 大模型训练要求网络能够针对故障快速恢复，恢复过程要保证新设备的热迁移，以及如何选择被迁移设备，保证客户侧无感知\n3、关于下一代集合通信以及网卡侧的传输协议设计，针对性的对大模型训练和推理特征设计一套行之有效的优化技术，针对其周期性、突发式带宽的传输协议解决关键的技术挑战\n交付指标：\n1、发表 1-2 篇国际顶级会议论文（如 SIGCOMM/NSDI/OSDI/SOSP）\n2、专利 1-2 发明专利\n3、能够实际在阿里云生产环境运行的系统（非原型系统），产生实际的结果收益\n\n职位要求\n有良好的java、C++编程基础，对Linux系统以及RDMA网络有深刻理解，对编程能力和系统能力有强要求。\n\n在招业务\n阿里云\n随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型对计算资源的需求日益增长。数据中心作为支撑 AI 运算的基础设施，其网络性能和稳定性直接影响 AI 模型训练的效率和推理准确性。然而，当前的数据中心网络在处理大规模数据传输、高并发请求以及复杂网络拓扑时仍然面临诸多挑战。为此，开发新一代数据中心网络技术意在提升网络传输速度、降低延迟、增强网络的容错以及故障定位等能力，对于推动 AI 技术的进一步发展具有重要意义。本项目意在聚焦于阿里云面向 AI 大模型训练的网络性能和稳定性优化技术，具体解决如下几个关键问题：\n1、关于 AI 训练网络中故障的快速响应和定位问题，如何通过建立集合通信 log、上层训练框架代码 log 以及底层网络拓扑信息进行横向关联后进行精准、高校的故障根因定位；\n2、AI 大模型训练要求网络能够针对故障快速恢复，恢复过程要保证新设备的热迁移，以及如何选择被迁移设备，保证客户侧无感知\n3、关于下一代集合通信以及网卡侧的传输协议设计，针对性的对大模型训练和推理特征设计一套行之有效的优化技术，针对其周期性、突发式带宽的传输协议解决关键的技术挑战\n交付指标：\n1、发表 1-2 篇国际顶级会议论文（如 SIGCOMM/NSDI/OSDI/SOSP）\n2、专利 1-2 发明专利\n3、能够实际在阿里云生产环境运行的系统（非原型系统），产生实际的结果收益\n有良好的java、C++编程基础，对Linux系统以及RDMA网络有深刻理解，对编程能力和系统能力有强要求。",
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