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GPU通信

共 2 条相关 AI 资讯
6月3日
14:51
14:51官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
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随着AI智能体和大型语言模型推动数据中心流量爆炸式增长,GPU之间的通信链路成为关键瓶颈。在当代AI集群中,GPU等待数据的时间往往超过实际计算时间。Co-Packaged Optics(共封装光学)技术通过将光学引擎与交换芯片直接集成,有望大幅降低功耗、提升带宽密度并缩短延迟。该技术被视为AI数据中心互连架构的下一代骨干,预计将在2026年6月左右迎来商业化部署。
行业Co-Packaged OpticsAI数据中心互连技术GPU通信光互连

推荐理由:GPU算力被通信瓶颈浪费是AI集群的普遍痛点,CPO技术直接解决功耗和延迟问题,做大规模训练或推理部署的团队值得关注这一即将落地的架构变革。
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5月29日
16:43
16:43官方一手marktechpost@Asif Razzaq
精选
UC Berkeley的UCCL团队发布mKernel,这是一个将节点内NVLink、节点间RDMA和密集计算融合成单个持久CUDA内核的库。它旨在提升多GPU多节点环境下的通信效率。通过消除内核启动和内存拷贝开销,mKernel在典型训练工作负载中可显著降低延迟。该库开源,支持NVIDIA GPU集群。
AI产品mKernelUCCLNVLinkRDMAGPU通信

推荐理由:UC Berkeley的GPU通信新库
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