检测网络延迟：ping命令可以测量出网络延迟程度，即从发送ICMP请求报文到接收到响应报文所用的时间。网络延迟越小，表示网络响应速度越快。...禁用不必要的服务：禁用不必要的服务，如远程桌面、文件共享等，可以减少网络拥塞和延迟。 使用加速软件：可以使用一些加速软件，如网络加速器、路由器插件等，来优化网络传输速度和降低延迟。...在局域网环境下降低TCP数据传输延迟的方法有以下几种： 使用更快的网络设备：升级您的网络硬件，如交换机、路由器和网卡，以获得更快的传输速度和更低的延迟。...启用流控制：TCP流控制可以有效地调节发送方和接收方之间的数据传输速度，从而减少拥塞和延迟。 通过采取以上措施，可以有效地降低TCP在局域网环境下的数据传输延迟。...有线案例： ---- 5G：5G中要求的延迟是空口延迟到端延迟（就是下文中的那个公式之和）<5ms 网络延迟1ms到60ms是正常情况。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。...本文备注/经验分享： 这章节主要说了如何优化Host和Device间的数据传输。...首先章节说, 应当尽量尝试能减少传输量就要减少，例如一段数据如果原本需要从显存移动到内存, 然后CPU继续处理;那么如果通过代码改写, 将一些CPU上的代码改写成GPU版本, 这样就可以不用移动这些数据了...总之本章节说, 能不传输就不传输, 例如对于可以改变数据处理代码的位置(从CPU到GPU); 或者不需要传输(集成或者TX2类的)就应当尽量不需要传输.然后还说了, 如果真的要传输, 尽量使用一次性大量传输...有不明白的地方，请在本文后留言 或者在我们的技术论坛bbs.gpuworld.cn上发帖
一、CPU 算力演进：从单核串行到并行扩展早期 CPU 算力评估高度依赖时钟频率（GHz）这一单一指标，程序员们追逐着 Intel 和 AMD 的主频大战。...CPU 访问本地内存速度极快，而跨节点访问则延迟显著增加。这要求程序员显式优化数据局部性，例如将数据绑定到执行线程所在的 NUMA 节点1。...一个标志性事件是 2017 年 NVIDIA CEO 黄仁勋的预测：到 2025 年 GPU 并行性能将达到 CPU 单线程的 1000 倍，这突显了两种架构在发展方向上的根本差异3。...三、CPU vs GPU：架构差异决定算力本质理解两类处理器的结构差异是精准评估算力的前提：特性CPUGPU核心目标低延迟通用计算高吞吐并行计算核心数量通常 4-128 核上千至万级流处理器核心复杂度复杂指令调度...因此优化策略包括：零拷贝内存：允许 GPU 直接访问 CPU 内存（避免数据复制）统一虚拟寻址：简化数据指针管理预取与异步传输：隐藏数据传输延迟8五、未来趋势：专用化与三维集成算力架构持续向多维度演进：
目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。...其中 “认识” 即为几个人之间的关系。这样的关系有很多种，比如 “认识”、“见过”、”好友“、”同事“、”暗恋“、”恋人“ 等等。本篇我们先来看基本的关系：”认识“。...找出小杨 “认识” 的 “认识” 的 “认识” 的 “认识” 的人。 对于这样几个需求，我们先基于 MySQL 来设计两张表：（如果仅仅实现最后两个需求，只需要表 2 即可。）...找出小杨 “认识” 的 “认识” 的 “认识” 的 “认识” 的人：也就是找到以小杨为起点的四层关系网的最终用户名。...d.user_name; +-----+ | cnt | +-----+ | 100 | +-----+ 1 row in set (4 min 15.47 sec) 接下来把 MySQL 数据导入到
这一技术最初是为了满足GPU之间庞大的数据传输需求而设计的，但随着技术的发展，NVLink的应用领域已经扩展到了更多的领域。...此外，NVLink还采用了高速串行接口技术，进一步降低了延迟。通过这些技术手段，NVLink成功地实现了芯片之间的快速通信，为高性能计算提供了强有力的支持。...技术架构 NVLINK 的架构包括 NVLINK 桥接器和 NVLINK 交换机。 NVLINK 桥接器是用于 GPU 与其他设备（如 CPU、内存或其他 GPU）之间通信的组件。...低延迟：通过优化传输协议和采用高速串行接口技术，NVLink有效地降低了通信延迟。 扩展性强：NVLink可以轻松地扩展到更大的规模，适用于各种不同的应用场景。...数据中心：在数据中心环境中，NVLINK 可以用于实现 GPU 和 CPU 之间的高速数据传输，从而提高数据处理和应用性能。
选自Github 作者：Santosh Gupta 机器之心编译 参与：杜伟、一鸣、泽南 机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。...以上事例说明，如果能够做好 CPU 和 GPU 之间的迁移，则可以帮助开发者更好地优化机器学习模型，使 CPU、GPU 等硬件更好地完成自己的工作。...近日，有一位开发者就开源了一个名为 SpeedTorch 的工具。这一工具库可以实现高达 110 倍的 CPU 到 GPU 迁移加速。...随着 CPU→GPU 迁移速度的加快，除了加速了 CPU 到 GPU 的张量转移外，开发者还可以实现很多新的功能。...那么，能够实现如此惊人的加速的库是怎么实现的呢？ SpeedTorch 背后的技术 SpeedTorch 如此之快的技术是因为它是基于 Cupy 开发的。
GPU 能解决能效问题吗？ • 左上图：Nvidia GPU的浮点运算性能（TFLOP/S）随代际进化的增长，展示了从P100到R10x的性能提升。...随着Nvidia GPU从Volta到Blackwell的进化，其处理GPT-1.8T模型的推理能耗显著降低。...这种设计适合需要更高计算能力的应用，例如深度学习中的矩阵运算，同时也能避免传统内存与CPU之间频繁的数据传输带来的延迟。...这种设计将计算单元集成在内存系统中，旨在减少数据传输的延迟并提升处理性能。...加速压缩技术的应用可以降低超大规模计算的成本。
在大模型训练里，涉及到海量的数据处理与深度学习算法中的复杂运算，GPU便如同训练舞台上的“超级引擎”，为模型训练的加速提供强大动力，大幅缩短训练时间，让模型能够更快地收敛到理想的结果。...为了减少芯片之间的通信延迟，提高数据传输效率，需要采用一系列的通信优化策略。一方面，可以通过硬件层面的优化，如采用高速的通信接口和总线技术，提高芯片之间的数据传输带宽。...例如，使用PCIe 4.0或更高版本的总线，能够显著提升CPU与GPU、AI芯片之间的数据传输速度，减少数据传输的时间开销。另一方面，在软件层面，可以采用数据预取、缓存一致性管理等技术来优化通信过程。...同时，随着硬件技术的不断进步，CPU、GPU和AI芯片之间的性能差距可能会进一步缩小，它们之间的协同工作也将更加紧密和高效。...新的通信技术和架构的出现，将进一步降低芯片之间的通信延迟，提高数据传输效率，为异构计算协同调度提供更加坚实的硬件基础。
Traditional I/O（传统 I/O） 数据从存储设备通过网络接口（NIC）传输到 CPU。 数据被加载到系统内存，然后再传输到 GPU 的内存中，过程涉及多次数据拷贝，增加延迟和资源消耗。...GPU Direct I/O（GPU 直连 I/O） 数据从存储设备直接通过网络接口（NIC）传输到 GPU 内存。 避免了通过 CPU 和系统内存的中转路径，显著降低延迟和提高数据传输效率。...核心技术 绕过 CPU 内存的直接数据传输 传统的数据路径需要将数据从存储设备加载到系统内存（通过 CPU），然后从系统内存拷贝到 GPU 显存。这种方式增加了延迟和资源消耗。...RDMA 的优势在于绕过 CPU 的干预，硬件级加速数据传输。...Note 考虑到边缘场景推理的实时数据流对带宽需求并不高，带宽可以降低，用Flash替代内存作为数据存储可能是更经济的方式。
NVIDIA 的 NVLink 应运而生，作为一种高速、低延迟的点对点互联技术，它为多 GPU 和 CPU-GPU 系统提供了“数据高速公路”，显著提升了计算效率。...其架构基于点对点通信，采用多通道设计，每个通道（称为“链接”）包含多个差分对，提供高带宽和低延迟的数据传输。 核心特性 高带宽：NVLink 提供远超 PCIe 的带宽。...低延迟：通过专用通道和优化协议，NVLink 显著降低数据传输延迟，适合实时计算任务。...协议栈 NVLink 使用定制的协议栈，优化了数据包格式和传输机制。与 PCIe 相比，NVLink 的协议更精简，减少了开销，降低了延迟。...从最初的 GPU-GPU 互联，到如今支持 CPU-GPU 协同（如 Grace CPU），NVLink 已从单一技术成长为数据中心计算的核心支柱。
随着物联网设备的激增和AI应用的普及，边缘计算逐渐成为解决这些挑战的关键技术路径。 边缘计算将计算资源和数据处理能力下沉到网络边缘，靠近数据源和用户，从而减少数据传输延迟，提高系统响应速度。...边缘计算的核心优势在于其分布式架构，通过将计算任务下沉到网络边缘，显著减少了数据传输的延迟和带宽需求。根据研究数据，边缘计算可以将延迟从云中心的数百毫秒减少到仅几毫秒，同时将带宽消耗降低90%以上。...常用的异构计算方法包括： CPU-GPU异构：结合CPU和GPU的优势，实现计算加速。CPU擅长串行计算，而GPU擅长并行计算，通过结合两者的优点，可以提高系统的计算能力。...，可以将网络延迟从毫秒级降低到微秒级，进一步减少数据传输延迟，提高系统响应速度。...3D集成技术：3D集成技术可以将不同的计算单元集成在一个芯片中，减少数据传输延迟，提高计算效率。例如，可以将CPU、GPU、AI加速器等不同类型的计算单元集成在一起，形成异构计算系统。
显存技术：带宽、容量与延迟显存是GPU的重要组成部分，用于临时存储图形数据。显存的带宽、容量和延迟对GPU性能有直接影响。带宽指显存与GPU之间的数据传输能力，而容量则决定了显存能够存储的数据量。...延迟则是显存与GPU之间数据传输所需的时间，过低的延迟有利于减少数据传输瓶颈。3. 算力技术：并行计算与浮点性能算力是GPU的重要性能指标，直接反映了其处理图形数据的能力。...功耗测试则是通过测量GPU在运行过程中的功耗，以评估其能耗效率。5. 功耗管理：动态电压与频率调整为了降低功耗并提高能效，GPU通常采用动态电压与频率调整技术。...这种技术允许GPU根据工作负载动态调整电压和频率，从而在性能和功耗之间实现平衡。在低负载条件下，GPU可以降低电压和频率，从而降低功耗并延长电池寿命。...GPU软件优化：驱动程序与并行编程库为了充分发挥GPU的性能，需要对其进行软件优化。首先，为了确保GPU与CPU之间的数据传输顺畅，需要安装和更新合适的显卡驱动程序。
PCIe 互联技术PCIe 是一种高速串行计算机扩展总线标准，广泛应用于连接服务器中的 GPU、SSD 等设备。它通过提供高带宽和低延迟的数据传输，支持了复杂计算任务的需求。...这种先进的互连技术极大地提高了大规模 GPU 集群处理复杂模型时的数据交换效率，降低了通信延迟，从而使得万亿级别的模型训练成为可能。...通过 NVLink，GPU 的图形处理簇（GPCs）可以直接访问连接在同一系统中其他 GPU 上的高带宽内存（HBM）数据。这种直接的内存访问机制显著降低了数据交换的延迟，并提高了数据处理的速度。...通过这种技术，不仅解决了传统 PCIe 通信带宽瓶颈的问题，而且还为 GPU 之间以及 GPU 与 CPU 之间的通信提供了一条更快、更高效的数据传输路径。...这一举措实现了 GPU 与 CPU 之间的高速、低延迟的直接通信，为深度学习和高性能计算提供了更强大的性能和效率。
探讨了CPU/GPU直连、数据压缩和计算存储等技术在NVMe-HDD中的应用。 NVMe简化硬盘拓扑结构 展示了NVMe如何通过消除SAS和SATA专有硅片，简化存储拓扑结构，提升系统效率。...、数据传输中和验证安全架构整合 CPU/GPU直连优化功率、带宽、数据压缩和计算存储等 通过NVMe-HDD控制器内存缓冲区（CMB）DPU/RNIC硬件加速实现高效的NVMeoF与GPU直连 使用NVMe...未来阶段： CPU/DPU/GPU → 三模控制器 → PCIe交换机 → NVMe硬盘 未来，采用NVMe硬盘，通过三模控制器和PCIe交换机实现数据传输，简化了存储拓扑。...=== RNIC + CPU + SAS启用的NVMe-oF GPU-Direct驱动程序： RNIC + CPU + 内存 + SAS IOC + SAS扩展器的开销 大约10微秒的Fabric延迟开销...HDD的NVC可以是已记录的或单次存储的，存储在这些CPU/DPU NVM的HMB分区中，而不是HDD的较慢NOR或NAND中，从而使得HDD的NVC容量大幅增加，降低延迟、提高性能并减少功耗。
近年来，人工智能、分布式训练和分布式存储技术快速发展，对网络传输性能提出了更高要求。但传统以太网在延迟、吞吐量和 CPU 资源消耗方面存在先天不足。...这种零拷贝网络方式显著降低了延迟并提高了吞吐量，使RDMA成为高性能计算（HPC）、数据中心、云环境和AI/ML等领域的关键技术。...技术概述 传统以太网方案存在三个缺点：send/sendto 等系统调用导致 CPU 在用户态和内核态之间切换，消耗大量时间；发送过程中需要 CPU 把数据从用户空间复制到内核空间（接收时反向复制），增加了数据传输延时...最后，把数据包的封装和解析交由网卡硬件来做，降低了 CPU 负载。 RDMA通过专门的网络适配器（RNIC）实现直接内存访问，绕过CPU和操作系统内核。...优势与劣势 优势： 低延迟和高吞吐量，适合需要快速数据传输的场景。 减少CPU使用率，释放资源用于其他任务。 在集群环境中具有良好的扩展性。 劣势： 成本高，尤其是InfiniBand需要专用硬件。
更高效的错误纠错技术优化 FEC 和 CRC 等技术，降低高速传输的误码率。...异构计算环境： 通过 CPU、GPU 和 AI 加速器的组合，基于标准化的 PCIe 互联技术，极大提升了异构计算的效率和性能。...边缘 AI：市场增速更快，预计到 2030 年将成为一个重要增长点。 PCIe 技术通过其 高带宽、低延迟 和 兼容性 特性，将成为支持 AI 技术广泛部署和增长的重要基石。...挑战（CHALLENGES）： AI 架构 越来越分布式和可组合： 需要高数据带宽、低延迟和标准互联协议。 链接 CPU、GPU 和专用加速器、网络接口卡（NIC）及存储设备，机架内外 的数据传输。...CopprLink 内部规范 支持在 1 米 范围内的 CPU 和 GPU/AI 互联，支持 大规模训练模型 的传输需求。
配置 GDR Copy: GPUDirect RDMA (GDR) Copy 是一个基于 GPUDirect RDMA 技术的低延迟 GPU 内存复制库，允许 CPU 直接映射和访问 GPU 内存。...GPUDirect RDMA 允许不同节点上的 GPU 之间直接通信，绕过 CPU 并降低延迟。这种直接数据路径对于需要快速、低延迟通信的应用程序至关重要，例如分布式 AI 训练和实时数据处理。...GDR 复制允许 CPU 通过 BAR 映射直接访问 GPU 内存，从而实现低延迟数据传输。...我们还检查了 GPU OPERATOR支持的关键技术，例如 GPUDirect RDMA 和 GPUDirect 存储，它们对于低延迟、高速数据传输至关重要。...我们还讨论了 GPU 共享技术，如 vGPU、MIG 和 GPU 时间切片，以及这三种技术如何旨在实现共享 GPU 访问、提高效率和降低成本，但适用于不同的用例和硬件配置。
Llama系列的多模态演进从Llama-2的纯文本处理，到Llama-Next的多模态支持（文本、视频、图像、音频）。 第二节：AI基础设施的挑战 网络带宽与延迟大规模GPU集群中的数据传输瓶颈。...网络带宽和延迟问题 挑战随着计算任务变得越来越复杂，数据在集群中节点间的传输量也急剧增加。网络带宽和延迟成为关键因素，影响了GPU之间的同步与数据传输效率。...原因当任务分布在数千个GPU时，网络的带宽和延迟将直接影响到任务的执行效率，尤其是在处理大量数据时，低带宽和高延迟的网络会成为瓶颈，导致性能下降。 2....降低功率密度随着内存和计算能力的提升，硬件的功耗问题也日益突出。集成内存技术旨在提供更高效的内存解决方案，以降低功率密度，避免因过度散热导致的性能下降。 3....MemLink技术在这里发挥了重要作用，它确保了加速器和CPU内存之间高效的带宽和低延迟通信。
EFI 具有传统 RDMA 网卡的优点，超低的延迟让用户在云网络中体验到 RDMA 带来的优越性能。 高吞吐。...为达到高带宽的目的，传统 RDMA 将可靠传输协议和内存地址转换卸载到 HCA 中，以降低 CPU 和内存带宽开销。EFI 采用相似的技术路线实现高吞吐目标。 高可用性。...Inline data：Inline data 是一种高效的 RDMA 操作模式，可以将数据直接嵌入到 RDMA 操作中，从而避免了数据传输的额外开销。...静态延迟 静态延迟即在没有背景流量情况下，测试报文单向传输延迟。静态延迟性能是衡量网络型的重要指标之一，直接影响了网络通信的实时性和响应性，对于需要进行大规模数据传输和处理的应用场景尤为重要。...如何体验 腾讯云最新自研技术 EFI 现已发布内测，可支持 GPU 型 PNV4ne，适用于小型分布式 AI 训练场景。在不增加额外费用的前提下，用户可以体验高性能的 RDMA 网络通信能力。
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