首页
›
热销单品
›
AI大模型与智能应用
›
《RDMA与GPU直接通信技术详解》
所属分类:AI大模型与智能应用
当前为单品课程,可返回上一级继续浏览同方向资料。
← 返回上一级
← 返回所属目录
咨询 / 购买
📘
RDMA与GPU直接通信技术详解
共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程:100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 课程大纲 · RDMA与GPU直接通信的行业背景与…
课程导入
学习目标
02
RDMA基础概念
RDMA定义 · 与传统网络通信的差异 · InfiniBand/RoCE/iW…
RDMA
基础概念
03
GPU通信瓶颈
传统CPU中转路径 · PCIe拓扑 · GPU间通信的延迟与带宽痛点
GPU
通信瓶颈
04
GPU Direct技术概述
GPUDirect RDMA · GPUDirect Storage · GPUDirect Async的定位…
GPU
Direct
05
RDMA核心机制
内核旁路 · 零拷贝 · 消息语义
RDMA
核心机制
06
RDMA编程模型
Verbs API · ibv_post_send/ibv_… · 内存注册与MR
RDMA
编程模型
07
GPU内存管理
CUDA内存模型 · 固定内存(pinned memory… · GPU内存注册与映射
GPU
内存管理
08
GPUDirect RDMA工作原理
GPU显存与RDMA网卡直接数据通路 · 绕过CPU与主机内存的流程
GPUDirect
RDMA
09
硬件环境搭建
支持GPUDirect的GPU · 网卡 · 交换机选型
硬件环境搭建
GPUDirect
10
软件环境配置
NVIDIA驱动 · CUDA Toolkit · Mellanox OFED/MLNX…
软件环境配置
NVIDIA
11
GPUDirect RDMA编程实战
使用CUDA和Verbs实现GPU显…
GPUDirect
RDMA
12
性能优化方法
调整QP数量 · 消息大小 · 突发传输
性能优化方法
QP
13
GPUDirect Storage
GPU与存储设备直接数据交换 · 文件系统支持 · 与RDMA的协同
GPUDirect
Storage
14
GPUDirect Async
GPU与网卡异步操作 · 事件驱动 · 减少CPU干预的机制
GPUDirect
Async
15
多GPU与多节点通信
集合通信(AllReduce等)在G…
GPU
多节点通信
16
常见问题排查
nv_peer_mem加载失败 · GPU内存注册错误 · 性能未达预期等故障诊断
常见问题排查
nv
17
性能测试与基准
使用perftest · nccl-tests · 带宽延迟测试工具评估GPUDirec…
性能测试
基准
18
案例实战
基于GPUDirect RDMA的分…
案例实战
GPUDirect
19
案例实战
基于GPUDirect RDMA的高…
案例实战
GPUDirect
20
安全与隔离
RDMA网络的安全机制 · GPU内存保护 · 多租户环境下的资源隔离
安全
隔离
21
与CUDA Aware MPI集成
OpenMPI/MPICH中启用CU…
CUDA
Aware
22
与NCCL集成
NCCL如何利用GPUDirect… · 以及环境变量调优
NCCL
集成
23
高级主题
GPUDirect RDMA与可编程… · 在云环境中的虚拟化支持(SR-IOV…
高级主题
GPUDirect
24
故障恢复与可靠性
RDMA连接管理 · GPU热插拔 · 网络故障对通信的影响及应对
故障恢复
可靠性
25
性能瓶颈分析
PCIe带宽限制 · NUMA跨节点访问 · 网卡缓存
性能瓶颈分析
PCIe
26
与其他技术对比
GPUDirect RDMA vs… · 适用场景分析
其他技术对比
GPUDirect
27
未来趋势
RDMA与GPU直通在AI大模型 · 超大规模集群中的演进方向
未来趋势
RDMA
28
综合实战项目
设计并实现一个基于GPUDirect…
综合实战项目
GPUDirect
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议与资源推荐
课程总结
核心知识点回顾
30
综合考核
设计一个端到端场景 · 要求学员独立完成环境搭建 · 代码编写
综合考核
设计一个端到端场…
所属VIP或分类
同VIP:AI-Agent-Harness系统开发
同VIP:AI-Agent原理与自主代理架构
同VIP:AI-Agent性能评估与优化