混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法

本发明公开了一种混合光电网络中面向分布式模型训练的路由重构方法，属于网络通信优化领域。本发明包括：基于当前网络流量状态与拓扑信息，构建协同路由模型，并引入自适应权重机制，以动态调整光通道与电分组转发的优先级，从而实现多层转发资源的高效协同利用。该方法可根据任务特性与网络动态状态，快速完成路径重构，以提升系统资源利用率并降低最大任务完成时延。本发明在大规模模型训练产生的大流量环境下，相较于传统固定路由和半动态路由方法，在平均完成时延与最大时延方面提升超过45%，具备良好的可扩展性与实时性，尤其适用于突发流量密集型的智算集群场景。