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GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。 随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，因此，GPU通信性能成为了非常重要的指标。 在 AI 集群中进行分布式训练时，通信是必要环节，同时也是相比于单机训练而言多出来的系统开销。通信与计算的时间比例往往决定了分布式机器学习系统加速比的上限。 因此，分布式机器学习的关键是设计通信机制，从而降低通信与计算的时间比例，更加高效地训练出高精度模型。 下面给大家介绍AI集群通信的软硬件、NCLL集合通信库、InfiniBand网络通信技术协议、AI集群和AI框架中对于InfiniBand的应用。 文章较长，建议先点赞收藏，后续再慢慢观看。另外，我撰写的 大模型相关的博客及配套代码 均整理放置在Github：llm-action，有需要的朋友
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