芯片巨头组团，向英伟达NVLink开战     八大科技巨头——AMD、博通、思科、Google、惠普企业、英特尔、Meta及微软——联合推出UALink（Ultra Accelerator Link）技术，为人工智能数据中心网络设定全新互联标准。此举旨在打破Nvidia的市场垄断，通过开放标准促进AI加速器间的通信效率。UALink技术的推出，预示着

在现代高性能计算和深度学习领域，GPU的强大计算能力使其成为不可或缺的工具。然而，随着模型复杂度的增加，单个GPU已经无法满足需求，需要多个GPU甚至多台服务器协同工作。这就要求高效的GPU互联通信技术，以确保数据传输的高带宽和低延迟。本文将详细探讨三种主要的GPU分布通信技术：PCIe、NVLink和NVSwitch。 1. 数据互联的要求 随着深度学习模型的复杂性和数据量的增加，单张

背景 上节我们介绍了IB SHARP的工作原理，进一步的，英伟达在Hopper架构机器中引入了第三代NVSwitch，就像机间IB SHARP一样，机内可以通过NVSwitch执行NVLink SHARP，简称nvls，这节我们会介绍下NVLink SHARP如何工作的。 后续为了方便都是以nranks为2举例的，但值得注意的是nranks为2实际上不会用到nvls。 图搜索 ncclRe

大家过年好哈，我是老猫，猫头鹰的猫。 在之前的文章中，我们详细介绍过PCIe、RDMA、NVlink、CXL等互联技术。 但很多小伙伴在后台留言，想让我更系统的介绍GPU的通信互联技术，毕竟单篇技术的介绍，并不能让大家对GPU互联技术有一个系统全面的了解。 所以，今天我们就通过这篇文章来详细的介绍下GPU通信互联技术。 为什么需要GPU互联技术？ 我们都知道，在GPU未出现前，C

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