infini-band 服务器高速联网和SSD将架构认知推进到新阶段

最新推荐文章于 2025-03-28 23:17:41 发布
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分类专栏： web信息系统架构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kaven2762/article/details/51471611
采用Infini-band技术与SSD硬盘，实现了计算节点与存储节点间的高速互联，每份数据在不同节点复制2到3份，访问速度接近本地磁盘。此架构改变了传统优化方案，许多问题在硬件层面得以解决。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Infini-band 高速服务器互联，SSD 硬盘的引用，将使得信息信息系统可以在计算节点上 share 全部的存储节点，而每份数据都会在不同的存储节点上存放2到3份，计算节点对存储节点的访问速度和本地磁盘访问非常接近，这种架构下，将改变系统架构的游戏规则。很多传统的优化方案，将在硬件层面，在高速服务器互联层面得到解决，从而不再重要甚至不在需要。

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无限上下文的探索：Infini-Transformer 的新纪元
步子哥的博客
10-09 1817
在这个信息爆炸的时代，我们的计算机模型也在不断面临着如何“记住”大量信息的挑战。就如同一位背负着千斤重的图书馆管理员，试图在每次读书时都能轻松找到所需的书籍。为了应对这一挑战，谷歌推出了一个颠覆性的解决方案——Infini-Transformer，它通过一种名为“无限注意力”（Infini-attention）的新型机制，将记忆与效率完美结合，开创了处理无限上下文的新纪元。
留下无限的上下文：揭开Infini-attention的神秘面纱
步子哥的博客
10-03 763
在当今的信息洪流中，如何高效处理长文本数据成为了自然语言处理（NLP）领域的一项重要议题。随着Transformer架构的崛起，基于变换器的大型语言模型（LLMs）凭借其优越的性能脱颖而出，但在面对极长输入序列时却遭遇了上下文长度的“瓶颈”。本文将深入探讨一种名为Infini-attention的创新注意力机制，旨在突破这一局限，使变换器能够处理无限长的输入，同时保证计算和内存的高效利用。
InfiniBand（直译为“无限带宽”技术，缩写为IB）
weixin_40191861的博客
07-11 912
每个处理器包含一个主机通道适配器（HCA），每个外设具有一个目标通道适配器（TCA）。，用于计算机与计算机之间的数据互连。InfiniBand也用作服务器与存储系统之间的直接或交换互连，以及存储系统之间的互连。已经设计了自己的Infiniband交换机单元和服务器适配芯片，用于自己的产品线和第三方。最初，IBTA的IB愿景是取代PCI的I/O，以太网的。截至2014年，它是超级计算机最常用的互连技术。的爆发，业界对投资这样一个意义深远的技术跳跃表现为犹豫不决。的计算机网络通信标准，它具有极高的。
Infiniband简介
未冬生
05-21 1587
Infiniband介绍 参考：InfiniBand Trade Association 一、基本概念 1、与传统网络区别 传统网络是以“网络”为中心的。操作系统是资源的拥有者并将资源抽象为服务，应用访问资源需要要向操作系统请求相应的服务（网络、存储等）；infiniband是以应用为中心的（applicationcentric），它从应用的视角去分析解决IO问题及如何设计网络。其基本思想是提供简单易用的消息服务：控制消息与数据消息。应用可以直接访问消息服务而不需要经过操作系统，这是由于IB....
InfiniBand简介
maopig的专栏
11-16 4260
一．什么是infiniband InfiniBand架构是一种支持多并发链接的“转换线缆”技术，它是新一代服务器硬件平台的I/O标准。由于它具有高带宽、低延时、 高可扩展性的特点，它非常适用于服务器与服务器（比如复制，分布式工作等），服务器和存储设备（比如SAN和直接存储附件）以及服务器和网络之间（比如LAN， WANs和the Internet）的通信 。 二．Infiniband产生的原因 随着CPU性能的飞速发展，I/O系统的性能成为制约服务器性能的瓶颈。于是人们开始重新审视使用了十几年的PCI
为InfiniBand而哭泣
TCP/IP
07-11 1万+
自古就不乏还没有开始就结束的那种精彩，我称之为殉道者。InfiniBand就是其中之一，虽然它有陨落之势，我依然要为它鼓掌。如果说以太网旨在将主机联系在一起，那么InfiniBand的初衷就是将其肢解，这种基因的不同，注定它们将展开一场大战，当然这是后话。服务器强大了，但是PCI总线太慢了，且其并行化设计根本不适合高速环境，正确的做法是串行化，同时提高时钟频率，因为并行化根本就经不起时钟频率的提高
InfiniBand 技术及其在 Linux 系统中的配置简介
记事本
02-20 6258
InfiniBand 技术及其在 Linux 系统中的配置简介 孙 靖, 软件工程师, IBM 王 磊 (cdlwlbj@cn.ibm.com), 软件工程师, IBM 中国软件开发中心 罗 明 (mluo@cn.ibm.com), 软件工程师, IBM 中国软件开发中心 简介： 随着服务器处理速度的不断加快，用户对提升网络传输速度的需求也越来越紧迫
Google力作 | Infini-attention无限长序列处理Transformer
北风吹过的秋
06-02 1277
表2中的数据表明，Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上取得了优于Transformer-XL和Memorizing Transformers的结果，同时保持了更低的内存占用。表2中列出了几种不同的模型配置，并展示了它们在不同长度序列上的表现。介绍了Infini-attention，这是一种新的注意力技术，它在传统的注意力机制中加入了压缩记忆(compressive memory)，并在单个Transformer块中集成了masked局部注意力和long-term线性注意力机制。
无限上下文，Google新突破 Infini-attention实现大模型处理超长输入
柏企阅文
05-18 1290
在处理长序列数据时，传统的Transformer模型面临着显著的挑战，主要是由于其注意力机制在内存和计算上的二次方复杂度。为了克服这一限制，本文提出了一种新型的注意力技术，称为Infini-attention。Infini-attention机制通过将压缩记忆系统整合到标准的注意力机制中，有效地扩展了Transformer模型处理无限长输入的能力，同时保持有界的内存和计算需求。1. 设计理念。
Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
c_cpp_csharp的专栏
07-11 225
这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限长输入的有效方法。我们提出的方法中的一个关键组件是一种名为Infini注意力的新注意力技术。Infini注意力将压缩记忆纳入朴素注意力机制，并在单个Transformer块中建立掩蔽的局部注意力和长期线性注意力机制。我们展示了我们的方法在长上下文语言建模基准、1M序列长度的密钥上下文块检索和具有1B和8B LLM的500K长度的书籍摘要任务上的有效性。
InfiniBand架构和技术实战总结
m0_74282605的博客
03-09 747
除了IPoIB提供了InfiniBand上TCP/IP数据流的简单封装外，其他更高级别的协议透明地支持更高的带宽、更低的延迟、更低的CPU利用率和端到端服务，使用经过现场验证的RDMA(远程DMA)和InfiniBand硬件的传输技术。例如，在iSER协议中，采用了SCSI中间层的方法插入到Linux，iSER在额外的抽象层(CMA，Connection Manager Abstraction layer)上工作，实现对基于InfiniBand和iWARP的RDMA技术的透明操作。
基于Infiniband高性能集群硬件配置方案
热门推荐
记事本
08-29 2万+
摩尔定律的一再验证残酷的揭示了一个现实：速度是技术发展的终极目标。高性能计算领域也是一样，如何使高性能计算平台运行的更快、更高效一直是服务器厂商研究的方向，曙光作为中国高性能计算的领头羊，作为高端服务器厂商，也在为此做着不懈的努力。Infiniband高速网络是近几年产生的一种新兴技术，因其具有高带宽、低延迟的特色，得到了计算领域的青睐。本文介绍了Infiniband的硬件组成及其在不同应用中的选
InfiniDB在大数据的实战应用
chengying332
05-04 467
InfiniDB在大数据的实战应用 infinidb 产品特点：Mysql 协议兼容。全功能，支持dml。统计类查询10倍。Load数据快（每秒大于10万）压缩率5倍（和裸数据比）免优化。InfiniDB-高可用问题。集群版本没有高可用文档，但是也许不太稳定。单机版本本身不可提供高可用。备份/恢复方案+手工补缺少数据，使用lvm.Drbd的方案。 详细解读 和小伙伴们一起来
服务器网卡做bond
DaxiaLeeSuper的博客
08-03 2532
提高带宽和可靠性：通过将多个物理网卡绑定在一起，可以将它们的带宽合并起来，从而提高服务器的网络传输速度。高可用性：通过网卡做bond，可以实现冗余备份，当其中一个网卡出现故障时，其他网卡可以无缝切换，保证服务器的网络连接不中断，提高了服务器的高可用性。负载均衡：网卡做bond后，可以实现流量的均衡分配，将网络流量分散到多个网卡上，从而减轻单个网卡的负载，提高服务器的整体性能。是的，可以使用两个物理网口将它们绑定在一起，并将其作为一个虚拟的网络接口绑定到同一张网卡上，实现网卡的bonding。
InfiniBand（IB网络交换机）
Pterosaur
12-18 6915
NVIDIA Quantum-2 是业界出色的交换机平台，实现功耗和密度的平衡，支持 NDR 400Gb/s 的 InfiniBand 吞吐，能够为 AI 开发者和科研人员提供超高的网络性能，助其应对全球极具挑战性的问题。NVIDIA Quantum-2 是业界出色的交换机平台，实现功耗和密度的平衡，支持 NDR 400Gb/s 的 InfiniBand 吞吐，能够为 AI 开发者和科研人员提供超高的网络性能，助其应对全球极具挑战性的问题。集合通信描述了一组通信端点中的所有成员都参与的通信模式。
InfiniBand（无限带宽）详解
最新发布
SDJ_success的博客
03-28 1606
是一种高性能、低延迟的互连技术，专为数据中心、超级计算和存储网络设计，旨在替代传统以太网和光纤通道。超低延迟：端到端延迟可低至0.5微秒（RDMA支持）。高带宽：NDR（Next Data Rate）标准支持400 Gbps（单端口）传输速率。远程直接内存访问（RDMA）：绕过操作系统内核，直接访问远程主机内存。可扩展性：支持数万个节点互联（基于交换机的Fat-Tree拓扑）。1. 物理接口类型接口类型传输介质速率（单端口）应用场景铜缆/光纤（多模/单模）
InfiniBand -- 无限带宽技术（简称IB）
Jian Sun_的博客
06-03 1万+
IB
白皮书:InfiniBand简介
lo_ong的博客
07-30 8072
原文链接：Introduction to InfiniBand 摘要 InfiniBand是一种功能强大的新架构，旨在支持Internet基础设施的 I/O 连接。 所有主要OEM服务器供应商都支持InfiniBand作为扩展服务器以及在服务器中创建下一代 I/O 互连标准的手段。 大批量工业标准 I/O互连首次扩展了传统“盒中”总线的作用。 InfiniBand 独一无二的提供“盒中”背板解决方...
服务器配置带外管理
qq_27462023的博客
03-14 1482
带外管理 (Out-of-band management) 是基于硬件的一种管理方式，使用专用硬件模块或特殊的远程管理卡提供管理接口，通过专用的数据通道对设备进行远程维护和管理，完全独立于设备操作系统之外，甚至可以在设备关机状态下进行远程监控与管理。当系统出现问题时则无法进行远程维护，一是到现场处理，二是使用设备提供的带外管理接口。常规远程设备管理一般通过带内完成，例如服务器使用的远程桌面、ssh，交换机的telnet等。目前绝大部分服务器提供带外管理接口，部分网络设备也提供的带外管理接口。
Infini-Transformer模型论文
03-08
### 关于Infini-Transformer模型的论文 对于希望深入了解Infini-Transformer模型的研究者而言，可以查阅名为《Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention》的文章[^3]。该研究由谷歌团队完成并发布在arXiv上，具体链接为[arxiv.org/pdf/2404.07143.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.07143.pdf)[^1]。 这篇论文介绍了如何利用一种称为Infini-attention的新机制，在不牺牲性能的情况下使基于Transformer的大规模语言模型（LLMs）能够处理理论上无限长度的输入序列。文中还讨论了此方法相较于其他现有技术的优势所在，特别是在解决长时间依赖性和减少内存消耗方面取得的重大进展[^4]。 此外，为了验证所提方案的有效性，研究人员进行了广泛的实验评估，并展示了其相对于多种先进模型（如Transformer-XL、Compressive Transformer等）的表现提升[^2]。 #### 实验设置与结果展示 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设数据集已经加载完毕 models = ['Transformer-XL', 'Compressive Transformer', 'Memorizing Transformers', 'RMT', 'AutoCompressors', 'Infini-Transformer'] memory_usage = [8, 6, 5, 4, 3, 1] plt.bar(models, memory_usage) plt.xlabel('Models') plt.ylabel('Memory Usage (GB)') plt.title('Comparison of Memory Usage Across Different Models') plt.show() ```
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