GPUDirect

最新推荐文章于 2025-05-30 14:12:19 发布
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GPUDirect技术旨在减少通信延迟和CPU开销，实现GPU与网络、存储设备间的高速直接交互，以及同一系统中GPU之间的P2P数据访问。通过避免不必要的内存拷贝，优化了CUDA内核中的跨GPU内存访问，尤其在视频处理和高性能计算场景中表现出色。

作用

  •     加速与网络和存储设备之间的通信
  •     避免访问固定(pinned) CUDA主机内存时不必要的系统内存拷贝和CPU的开销
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显存和GPU之间的通信；GPUDirect P2P，NVLink，NCCL；聚合通信和点对点通信
ZJQ的博客
12-04 973
显存和GPU之间的分配 显存和GPU之间的通信 原语是什么，简单举例说明 GPUDirect P2P，NVLink，NCCL的全称及解释 聚合通信和点对点通信 聚合通信（Collective Communication） 点对点通信（Point-to-Point Communication） 为什么使用GPUDirect P2P，NVLink，NCCL
GPU通信技术解析：GPUDirect P2P 加速数据传输
JwxDjango的博客
09-21 1581
GPUDirect P2P（Peer-to-Peer）是一种优化的GPU通信技术，它允许直接在不同GPU之间进行数据传输，避免了通过主机内存的额外开销，从而显著提高了通信效率。GPUDirect P2P（Peer-to-Peer）是一种优化的GPU通信技术，它允许直接在不同GPU之间进行数据传输，避免了通过主机内存的额外开销，从而显著提高了通信效率。需要注意的是，使用GPUDirect P2P进行数据传输时，需要确保源GPU和目标GPU之间的PCIe总线带宽足够。函数将数据从源GPU直接拷贝到目标GPU。
浅析GPU通信技术（上）--GPUDirect P2P
weixin_33737134的博客
06-05 3459
1. 背景 　　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，GPU通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的...
【笔记】GPU Direct技术
追光者的博客
08-23 2564
GPU Direct技术简介
一文读懂GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
异构算力老群群（在读985计算机博士生）的技术博客
08-13 6623
GPUDirect是NVIDIA开发的一项技术，旨在实现GPU与其他设备（如网络接口卡NIC和存储设备）之间的直接通信和数据传输，而无需CPU的参与。传统上，数据在GPU和另一个设备之间传输时，必须通过CPU，这导致潜在的性能瓶颈和延迟增加。GPUDirect技术则通过绕过CPU，直接访问和传输数据，显著提高系统性能。NVLink是NVIDIA开发的一种高速、高带宽的互连技术，用于连接多个GPU之间或GPU与其他设备（如CPU、内存等）之间的通信。
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
weixin_33709609的博客
06-25 3458
目录 浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P 浅析GPU通信技术（中）-NVLink 浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA 1. 背景 前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，当前深度学习模型越来越复杂，计算数据量暴增，对于大规模深度学习...
浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
weixin_34253539的博客
05-09 1814
目录 浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P 浅析GPU通信技术（中）-NVLink 浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA 1. 背景 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，GPU通信性能成为了非常...
英伟达™（NVIDIA®）GPUDirect 存储和 MinIO AIStor： 释放 GPU 驱动
MinIO
03-20 1663
NVIDIA® GPUDirect® 是一套技术，旨在优化 GPU 和其他系统组件之间的数据传输，通过最大限度地减少 CPU 参与和减少延迟来提高性能。GPUDirect 系列包括几项关键技术：GPUDirect RDMA（远程直接内存访问）：支持跨网络在 GPU 和网络接口卡 （NIC） 之间直接访问内存，从而促进分布式计算环境中 GPU 之间的高速数据传输。
聊透 GPU 通信技术——GPU Direct、NVLink、RDMA
github_36774378的博客
09-05 2373
AI 技术对算力的需求是非常庞大的，虽然 GPU 的计算能力在持续提升，但是对于 AI 来说，单卡的计算能力就算再强，也是有极限的，这就需要多 GPU 组合。而 GPU 多卡的组合，主要分为单个服务器多张 GPU 卡和多个服务器，每个服务器多张卡这两种情况，无论是单机多卡还是多机多卡，GPU 之间需要有超强的通信支持。
GPU Direct技术与Intel网卡优化GPU计算数据传输效率
11-28
内容概要：本文探讨了GPU Direct技术在多节点分布式系统中通过英特尔以太网适配器提高GPU计算数据传输效率的方法。随着生成式AI的发展，单机服务器难以满足大规模模型训练的需求，采用分布式系统的高效通信成为关键...
英伟达 GPUDirect™ | CUDA ZONE
weixin_34252090的博客
11-21 521
英伟达 GPUDirect™ | CUDA ZONE 无论是为快速变化的金融市场建模、探索大量地质数据，还是研究复杂科学难题的解决方案，你都需要一款能够提供最高吞吐量以及最低延迟的计算平台。 GPU 加速的集群与...
GPU Direct p2p、 Nvlink 、GPU DirectRDMA
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GPU Direct p2p: 可以参考 Nvlink: 可以参考 GPU Direct RDMA : 可以参考 使用GPU Direct RDMA 需要注意的是： 需要保证GPU卡和RDMA网卡在同一个ROOT COMPLEX下，如下图所示： 什么是 ROOT COMPLEX ，可以参考：
一文读懂GPU通信互联技术：到底什么是GPUDirect、NVLink、RDMA？
了不起的云计算
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DGX是一个完整的超级计算机，它是一套完整的人工智能解决方案，包括硬件设备、软件工具和优化，具有很高的集成度和易用性，适用于企业和研究机构。NVLink与众不同的关键功能之一是它支持网状拓扑的能力。这是通过NVLink的直接内存访问 (DMA) 功能实现的，允许GPU直接读写彼此的内存，而不需要CPU的参与。HGX是一个计算模组，整合了NVIDIA GPU 、 NVLink 、 NVIDIA 网络以及全面优化的 AI 和高性能计算 (HPC) 软件堆栈的全部功能，可提供最高的应用性能并加快获得见解的速度。
零基础学习GPU 系统软件资源（5.2.1）--​​DMA 与数据传输优化:​​零拷贝技术：GPU 直接访问用户空间内存（GPUDirect RDMA）​​
最新发布
xiaoheshang_123的博客
05-30 148
​（Remote Direct Memory Access）是 NVIDIA 提出的零拷贝技术，允许 GPU 直接访问用户态内存（如 CPU 主机内存或另一 GPU 的显存），绕过传统 DMA 的中间缓冲区。GPU 通过 PCIe TLP（Transaction Layer Packet）直接读取用户态内存，无需 CPU 参与数据搬运。零拷贝技术通过消除数据在用户空间与内核空间之间的冗余复制，显著提升数据传输效率。GPUDirect RDMA 通过 ​。注册到 GPU 的 DMA 引擎。
CUDA编程
weixin_30673611的博客
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目录： 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存...
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本文为学习笔记，故只对知识点依据自己的理解作概要总结，方便以后复习激活记忆。内容主要包括：GPU硬件结构和GPU通信方式 注：本文中GPU的讲解以A100型号为例，V100跟A100的架构差别不大也可适用，但是其他架构可能会有所出入。
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使用P2P通信功能 在GPU之间进行数据拷贝
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03-10 1162
CUDA程序开发——初识GPU 通过阅读文本你将了解到： GPU的发展历史 GPU的产品类型 并行计算中GPU的应用形式 如何分析应用场景是否适合使用GPU GPU的开发平台 1. GPU发展历史 GPU一开始只是为了图形加速，替CPU分担工作。其主要用于显示图像、视频的编解码与显示、游戏渲染等工作，起初并不支持编程。在1999年之前还没有GPU这一概念，只是称为图形加速卡，1...
GPU direct
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GPUDirect P2P 提供了一种机制让两个或多个GPU可以直接相互通信而不需要借助主机内存作为中介。这种方式不仅减少了数据路径上的跳数，还减轻了CPU的工作负担，因为不再需要CPU参与管理数据移动过程。这种特性对于...
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