RDMA (2)

2024-06-04 16:12

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本文主要是介绍RDMA (2)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

iWARP(RDMA)怎么工作的

招式1：bypass内核

非iWARP时，当应用向网络适配器发出读或者写命令时，命令穿过用户空间以及内核空间，因此需要在用户空间和内核空间间进行切换。

iWARP使用RDMA，让应用直接将命令送达到网络适配器。这规避了对内核的调用，减少了开销和延迟。

招式2：直接放置数据

这篇关于RDMA (2)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/1030495。 23002807@qq.com

配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络

配置InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 网络服务器端配置在服务器端，你需要确保安装了必要的驱动程序和软件包，并且正确配置了网络接口。安装 OFED 首先，安装 Open Fabrics Enterprise Distribution (OFED)，它包含了 InfiniBand 所需的驱动程序和库。 sudo

InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE)

在超算网络环境中，InfiniBand (IB) 和 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 是两种重要的网络技术，它们旨在提供高性能、低延迟的数据传输能力，适用于大规模并行计算任务。下面是对这两个技术的具体名词解释和应用场景的详细说明。 InfiniBand (IB) 名词解释 InfiniBand (IB)：InfiniBand 是一种高性能计算和企业数据

RDMA技术详解

1 DMA概念传统方式假设IO设备是普通网卡，网卡对数据包封装前，需要拿到数据。首先网卡通过总线告知CPU数据请求，CPU无法直接对内存数据处理；所以，CPU首先将内存缓冲区的数据复制到自己内部的寄存器中，然后复制到IO设备的存储空间中。即传统内存访问需要CPUcopy移动数据，CPU将内存中Buffer1移动到Buffer2，需要进行两次移动操作。当通信数据量比较大是，CPU则忙于搬移数

RDMA over Ethernet用于Meta规模的分布式AI训练

摘要: 近年来,AI模型的计算密度和规模迅速增长,推动了构建高效可靠专用网络基础设施的需求。本文介绍了Meta公司基于RDMA over Converged Ethernet(RoCE)的分布式AI训练网络的设计、实施和运营。我们的设计原则涉及对工作负载的深入理解,并将这些见解转化为各种网络组件的设计:网络拓扑 - 为支持AI硬件平台的世代快速演进,我们将基于GPU的训练分离到专门的"后端"

RDMA技术详解——RDMA优缺点

1.1. RDMA的优势传统的TCP/IP技术在数据包处理过程中，要经过操作系统及其他软件层，需要占用大量的服务器资源和内存总线带宽，数据在系统内存、处理器缓存和网络控制器缓存之间来回进行复制移动，给服务器的CPU和内存造成了沉重负担。尤其是网络带宽、处理器速度与内存带宽三者的严重"不匹配性"，更加剧了网络延迟效应。 RDMA技术，最大的突破是将网络层和传输层

RDMA技术详解——RDMA的三种实现方式

RDMA作为一种host-offload, host-bypass技术，使低延迟、高带宽的直接的内存到内存的数据通信成为了可能。目前支持RDMA的网络协议有： 1、InfiniBand(IB): 从一开始就支持RDMA的新一代网络协议。由于这是一种新的网络技术，因此需要支持该技术的网卡和交换机。 2、RDMA过融合以太网(RoCE): 即RDMA over Ethernet, 允许通过以太网执

RDMA技术详解——DMA和RDMA概念

1.1 DMA DMA(Direct Memory Access，直接内存访问)是一种能力，允许在计算机主板上的设备直接把数据发送到内存中去，数据搬运不需要CPU的参与。如下图所示红线部分为传统内存访问，需要通过CPU进行数据copy来移动数据，通过CPU将内存中的Buffer1移动到Buffer2中。在DMA模式：可以同DMA Engine之间通过硬件将数据从Buffe

基于RDMA的nfs服务

背景 ib网卡+nfs服务实现简单的存储共享，暂时顶替还未上线的存储设备，同时也解决单纯的使用scp rsync等不支持rdma协议拷贝无法正确使用ib网络说明前提是系统上已配置安装好ib网卡驱动，且ib网络正常使用，配置参考 https://blog.csdn.net/qq_43652666/article/details/141422514 大部分步骤网上都有，但是如何将RDMA

RDMA驱动学习（一）- 用户态到内核态的过程

最近梳理了一下rdma用户态到内核态传参的流程，会基于ibv_create_cq接口介绍一下ioctl版本的流程，代码基于mlnx-ofa_kernel-5.4。用户态用户态和内核态传的参数包含两部分，用户执行create_cq会传一些标准的参数，比如队列长度cqe，ibv_comp_channel channel等，还有另外厂商自己的参数，比如mlx5会传cq buffer的地址等。用

k8s volcano + deepspeed多机训练 + RDMA ROCE+ 用户权限安全方案【建议收藏】

前提：nvidia、cuda、nvidia-fabricmanager等相关的组件已经在宿主机正确安装，如果没有安装可以参考我之前发的文章GPU A800 A100系列NVIDIA环境和PyTorch2.0基础环境配置【建议收藏】_a800多卡运行环境配置-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞8次，收藏16次。Ant系列GPU支持 NvLink & NvSwitch，若您使用多GPU卡的机型，

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