如今,GPU 领域玩起了“文艺复兴”!私募很显然,没办法利用云厂商的 GPU,因为性能太低了,大部分实现原理还都是池化后远程 API 转发方案或者 MIG,一个函数调用延迟可达 5ms 以上。RDMA 也很难拯救 AI 模型的训练的网络延迟,更多的还是直接“交电费” —— 买物理机直接裸金属调度。
写在前面: 偶然看到了这个内容,AI训练推理的GPU集群搭建的详细入门指南。很少见的资料。 对于希望自己搭建GPU集群的团队来说,这是一份很有价值的参考;对于高端个人用户而言,或许可以考虑如何在家里搭建一个几GPU的小集群玩玩,毕竟多搞几个30或40系显卡成本还是可以相对接受的。
随着大数据和人工智能等技术的快速发展,高性能计算需求日益增长。英伟达Quantum-2 Infiniband平台应运而生,为用户提供高速、低延迟的数据传输和处理能力,实现卓越的分布式计算性能。 Quantum-2采用最新一代NVIDIA Mellanox HDR 200Gb/s Infiniband网络适配器,支持高速数据传输和低延迟计算。结合NVIDIA GPU,实现加速计算和分布式存储,提高计算效率和资源利用率。
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