GPU Direct RDMA 技术解析与实践

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作者简介： Explorer，专注于高性能网络、虚拟化网络及网卡的测试方案研究。熟悉DPDK，RDMA，SDN等技术的应用与解决方案。 引言 最近Deepseek火爆全球，在大模型技术快速推进的当下，千亿级参数模型对算力系统提出了前所未有的挑战。这类模型的训练与推理已远非单点算力所能承载，其背后是数以万计GPU集群的协同计算，每一次迭代都涉及TB级张量数据的传输与同步。然而，当算力规模呈指数级膨胀时GPU间的通信效率至关重要。 以DeepSeek MoE架构为例，其动态路由机制需在毫秒级完成数百GPU的梯度同步，而传统通信模式下，CPU中转与主机内存带宽限制使得显存资源陷入受限闲置。当模型规模向万亿参数扩展时，通信延迟甚至可能成为制约算力扩展的瓶颈。 GPU Direct RDMA技术的出现，正是为了解决超大规模AI模型在分布式训练中面临的数据传输瓶颈问题 ………………………………