2019年8月, 网络界两大盛会，ACM Sigcomm2019和APNet’19在北京相继召开，来自世界各地精英齐聚北京，共同分享他们在网络研究中的成果和面临的挑战。两个大会都从如何解决传统TCP协议面临的问题入手，提出了各种不同层面的解决方案，从4G/5G无线网络，到边缘数据中心网络，到核心数据中心，再到跨数据中心的网络等。
在数据中心网络的报告中，RDMA的大规模应用和网络拥塞控制成为了两个大会上的热门话题，多篇论文谈到了这个问题和他们的解决方案。其中的两篇论文《HPCC: High Precision Congestion Control》和《Gentle Flow Control: Avoiding Deadlock In Lossless Networks》收到了格外的关注。
《HPCC: High Precision Congestion Control》是由哈佛大学、阿里巴巴公司和剑桥大学联合发表，该论文介绍了由于RDMA技术的性能优势，基于RDMA技术的网络已经在数据中心中得到大规模部署，但是随着部署规模的越来越大，传统的拥塞控制CC（Congestion Control）机制暴露出了其局限性，如收敛速度、稳定性、配置复杂等。为了解决这个问题，本论文中介绍了HPCC(High Precision Congestion Control)技术，利用交换机网络遥测技术（INT）来获得精确的链路负载信息，并通知到发送端，由发送端根据链路负载进行流量调整；同时通过将Per-ACK的Reaction做成Per-RTT的Reaction，来确保高性能的传输下不会出现Over-React。从而实现了高速且高精度的拥塞控制- High Precision Congestion Control。这个实现对于RDMA技术的大规模应用起到了很重要的作用，为广大的RDMA用户提供了新的思路和方向。随着数据中心的规模增大，RDMA技术成为了保障数据中心性能的重要手段，传统的TCP网络中的很多技术已经不能适应高速RDMA网络的需求，新技术的涌现推动力RDMA技术在大规模数据中心中应用的成熟。
清华大学代表在介绍其论文《Gentle Flow Control: Avoiding Deadlock In Lossless Networks》时强调，无论是计算还是存储，分布式系统已经成为了提升性能的必经之路，很多基于分布式系统的应用都需要无损网络的支持。传统的无损网络实现方案（如PFC等）有时会带来网络的死锁，目前面向解决网络死锁的方案增加了网络配置的复杂度，同时也影响到了网络的性能。针对这个问题，清华大学提出了温和流量控制（GFC）的方式来控制端口速率，使所有端口都能保持数据包的流动，即使存在循环缓存区的依赖关系，也可以避免网络的死锁。清华大学还用实验和仿真验证了GFC的实现和对网络带宽的影响（小于0.5%）。
这篇文章提供了另一种实现大规模RDMA应用的思路，值得数据中心用户去借鉴。 Mellanox公司作为RDMA技术和设备的主要提供商，RDMA技术正在成为以数据为中心的计算模型的关键，如何快速、安全的传输和处理数据，直接关系到数据中心性能的好坏。在Sigcomm和APNet这两个大会中，关于对RDMA、无损网络、拥塞控制等的探索和研究，为RDMA技术的大规模应用起到了积极的推动作用，证明了RDMA大规模应用的可行性。
Mellanox的网络计算（In-Network Computing）技术，除了RDMA以外，更是添加了SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol, 在交换机中做通信计算) 技术, SHIELD(Self Healing Technology，网络自愈) 技术, AR(Adaptive Routing，动态路由) 等新的技术来面对传统以CPU为核心的数据中心面临的通信和计算的瓶颈问题，通过新的网络计算技术，将网络变成了IPU（I/O Process Unit），将计算工作分散到了数据中心的各个单元，计算将会发生在最合适的地方，而不是必须要发送到CPU再做计算，实现了真正的以数据为中心。
In-CPU Computing，In-Network Computing和In-Storage Computing的有效整合，将会是构建未来高性能数据中心的关键。网络作为CPU到CPU, CPU到存储以及存储到存储之间通信的必经之路，已经成为了数据中心性能的最大挑战。新的挑战需要新的技术来解决，增加蜡烛的数量不能发明电力；增加CPU的数量、网络的带宽和降低网络的延迟不再能解决目前数据中心的挑战，需要新的创意、新的技术来构建下一代的数据中心。
