当前位置： 首页 > news >正文

通信方式、点对点通信、集合通信

news 2025/7/9 17:50:46

文章目录

    • 从硬件PCIE、NVLINK、RDMA原理到通信NCCL、MPI原理！
    • 通信实现方式：机器内通信、机器间通信
    • 通信实现方式：通讯协调
    • 通信实现方式：机器内通信：PCIe
    • 通信实现方式：机器内通信：NVLink
    • 通信实现方式：机器间通信：RDMA（直连模式）
    • 通信协调：软件篇
    • 通信协调：软件篇：MPI
    • MPI：集合通信
    • MPI：进程启动与收发数据顺序：broadcast
    • MPI：进程启动与收发数据顺序：gather
    • 通信协调：软件篇：NCCL
    • 点对点通信、集合式通信
    • 分布式训练系统
    • 集中式通信方式：一对多 broadcast
    • 集中式通信方式：一对多 scatter
    • 集中式通信方式：多对一 reduce
    • 集中式通信方式：多对一 gather
    • 集中式通信方式：多对多 all reduce
    • 集中式通信方式：多对多 all gather
    • 集中式通信方式：多对多 reduce scatter
    • 集中式通信方式：多对多 all to all

从硬件PCIE、NVLINK、RDMA原理到通信NCCL、MPI原理！

通信实现方式：机器内通信、机器间通信

计算机通网络通讯中最重要的两个衡量指标是：带宽、延迟

在这里插入图片描述

内存共享：比如 多个应用共享手机里面的同一块内存
PCIe：最明显的方式就是 gpu 与 cpu 之间的通信，大部分都通过之间的PCIe插槽进行的
NVLink（直连模式）：GPU 与 GPU 之间进行一个互通

在这里插入图片描述
Q：不同机柜之间的GPU的访问，不是通过NVSwitch进行全互联的吗。那这个机器间的通信，都传输什么信息呢？通讯、互传数据、等待和同步相关的问题，这些信息是走什么传输的呢？
---- 如果是NVLink通信的话，它应该还是属于 机器内通信，而不是机器间通讯（TCP/IP、RDMA）

蓝色的线：通过网线进行连接
AI集群里面，可能更多的用到 RDMA 的网络模型通信

通信实现方式：通讯协调

在这里插入图片描述

通信实现方式：机器内通信：PCIe

在这里插入图片描述

通信实现方式：机器内通信：NVLink

在这里插入图片描述

通信实现方式：机器间通信：RDMA（直连模式）

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
（1）左边的图是TCP/IP，右边的是RDMA
（2）左边的几个蓝色方框，在传递的时候 需要经过好几次的用户的内存拷贝，对大数据执行起来会非常的缓慢，数据量越大的时候，这个延迟是很难去接受的！
（3）而RDMA新的协议，就是用户直接跳过kernel层，直接传到远端的服务器，数据绕过CPU，直接通过RDMA设备，对远端的虚拟内存直接进行访问读和写；

（4）既然是机器间通信，那么不同机器间是通过以太网连接的
（5）Q：RDMA是通过网线连接的吗？
在这里插入图片描述

通信协调：软件篇

在这里插入图片描述

通信协调：软件篇：MPI

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
OSI只是一个模型概念，并不提供具体的实现方法。实际上的网络的标准是TCP/IP

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

MPI：集合通信

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

MPI：进程启动与收发数据顺序：broadcast

在这里插入图片描述

MPI：进程启动与收发数据顺序：gather

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
优化通信框架的性能，那不就是用到了之前学习到的 二叉树的结构了

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

通信协调：软件篇：NCCL

在这里插入图片描述
（1）对网络拓扑进行一个感知，topo是长什么样子的，回环是怎么组织的
（2）对网络拓扑进行一个搜索，找到一个最好的通信的策略
（3）使能CUDA的kernel 对数据进行通信

在这里插入图片描述

点对点通信、集合式通信

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

分布式训练系统

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
对模型进行切分，每个服务器又需要相互通信，把一个大的网络模型切分成很多小的网络模型，每个小的网络模型之间是相互依赖的，需要就需要跨节点对数据进行同步
涉及到同步，中间的过程就需要通信，跨节点的通信，跨网络的通信，跨卡的通信；

集中式通信方式：一对多 broadcast

（1）把 NPU0 的数据同步到其他 3 份里面
在这里插入图片描述

集中式通信方式：一对多 scatter

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对一 reduce

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对一 gather

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对多 all reduce

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对多 all gather

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对多 reduce scatter

在这里插入图片描述

集中式通信方式：多对多 all to all

在这里插入图片描述
假设每个NPU上面都有一个A的数据，A的数据在计算完之后，希望进行通讯，都变成一块卡的数据，再进行聚类处理

相关文章：

通信方式、点对点通信、集合通信

文章目录 从硬件PCIE、NVLINK、RDMA原理到通信NCCL、MPI原理！通信实现方式：机器内通信、机器间通信通信实现方式：通讯协调通信实现方式：机器内通信：PCIe通信实现方式：机器内通信：NVLink通信实现…...

编程日记 2025/2/4 10:16:23

TCP编程

1.socket函数 int socket(int domain, int type, int protocol); 头文件&#xff1a;include<sys/types.h>&#xff0c;include<sys/socket.h> 参数 int domain AF_INET: IPv4 Internet protocols AF_INET6: IPv6 Internet protocols AF_UNIX, AF_LOCAL : Local…...

编程日记 2025/2/4 10:14:21

OpenAI 实战进阶教程 - 第七节: 与数据库集成 - 生成 SQL 查询与优化

内容目标 学习如何使用 OpenAI 辅助生成和优化多表 SQL 查询了解如何获取数据库结构信息并与 OpenAI 结合使用 实操步骤 1. 创建 SQLite 数据库示例 创建数据库及表结构&#xff1a; import sqlite3# 连接 SQLite 数据库&#xff08;如果不存在则创建&#xff09; conn sq…...

编程日记 2025/2/4 10:13:20

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Apache Iceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练&#xff0c;特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。 Iceberg作为数据湖&#xff0c;以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照…...

编程日记 2025/2/4 10:07:14

QT交叉编译环境搭建（Cmake和qmake）

介绍一共有两种方法&#xff08;基于qmake和cmake&#xff09;&#xff1a; 1.直接调用虚拟机中的交叉编译工具编译 2.在QT中新建编译套件kits camke和qmake的区别&#xff1a;CMake 和 qmake 都是自动化构建工具&#xff0c;用于简化构建过程&#xff0c;管理编译设置&…...

编程日记 2025/2/4 10:06:13

Turing Complete-成对的麻烦

这一关是4个输入&#xff0c;当输入中1的个数大于等于2时&#xff0c;输出1。 那么首先用个与门来检测4个输入中&#xff0c;1的个数是否大于等于2&#xff0c;当大于等于2时&#xff0c;至少会有一个与门输出1&#xff0c;所以再用两级或门讲6个与门的输出取或&#xff0c;得…...

编程日记 2025/2/4 9:59:02

寒假刷题Day20

一、80. 删除有序数组中的重复项 II class Solution { public:int removeDuplicates(vector<int>& nums) {int n nums.size();int stackSize 2;for(int i 2; i < n; i){if(nums[i] ! nums[stackSize - 2]){nums[stackSize] nums[i];}}return min(stackSize, …...

编程日记 2025/2/4 9:56:56

deepseek 本地化部署和小模型微调

安装ollama 因为本人gpu卡的机器系统是centos 7, 直接使用ollama会报 所以ollama使用镜像方式进行部署&#xff0c; 拉取镜像ollama/ollama 启动命令 docker run -d --privileged -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 查看ollama 是否启动…...

编程日记 2025/2/4 9:46:48

【Java异步编程】基于任务类型创建不同的线程池

文章目录 一. 按照任务类型对线程池进行分类1. IO密集型任务的线程数2. CPU密集型任务的线程数3. 混合型任务的线程数 二. 线程数越多越好吗三. Redis 单线程的高效性 使用线程池的好处主要有以下三点&#xff1a; 降低资源消耗&#xff1a;线程是稀缺资源&#xff0c;如果无限…...

编程日记 2025/2/4 9:45:47

makailio-alias_db模块详解

ALIAS_DB 模块 作者 Daniel-Constantin Mierla micondagmail.com Elena-Ramona Modroiu ramonaasipto.com 编辑 Daniel-Constantin Mierla micondagmail.com 版权 © 2005 Voice Sistem SRL © 2008 asipto.com 目录 管理员指南 概述依赖 2.1 Kamailio 模块 2.2 外…...

编程日记 2025/2/4 9:44:45

文字显示省略号

多行文本溢出显示省略号...

编程日记 2025/2/4 9:43:44

[LeetCode] 字符串完整版 — 双指针法 | KMP

字符串 基础知识双指针法344# 反转字符串541# 反转字符串II54K 替换数字151# 反转字符串中的单词55K 右旋字符串 KMP 字符串匹配算法28# 找出字符串中第一个匹配项的下标#459 重复的子字符串 基础知识 字符串的结尾&#xff1a;空终止字符00 char* name "hello"; …...

编程日记 2025/2/4 9:41:42

从零开始部署Dify：后端与前端服务完整指南

从零开始部署Dify&#xff1a;后端与前端服务完整指南 一、环境准备1. 系统要求2. 项目结构 二、后端服务部署1. 中间件启动&#xff08;Docker Compose&#xff09;2. 后端环境配置3. 依赖安装与数据库迁移4. 服务启动 三、前端界面搭建1. 环境配置2. 服务启动 四、常见问题排…...

编程日记 2025/2/4 9:40:41

springboot中路径默认配置与重定向/转发所存在的域对象

Spring Boot 是一种简化 Spring 应用开发的框架&#xff0c;它提供了多种默认配置和方便的开发特性。在 Web 开发中&#xff0c;路径配置和请求的重定向/转发是常见操作。本文将详细介绍 Spring Boot 中的路径默认配置&#xff0c;并解释重定向和转发过程中存在的域对象。 一、…...

编程日记 2025/2/4 9:37:38

二叉树——429，515，116

今天继续做关于二叉树层序遍历的相关题目&#xff0c;一共有三道题&#xff0c;思路都借鉴于最基础的二叉树的层序遍历。 LeetCode429.N叉树的层序遍历 这道题不再是二叉树了&#xff0c;变成了N叉树&#xff0c;也就是该树每一个节点的子节点数量不确定&#xff0c;可能为2&a…...

编程日记 2025/2/4 9:36:37

Leetcode 3444. Minimum Increments for Target Multiples in an Array

Leetcode 3444. Minimum Increments for Target Multiples in an Array 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接&#xff1a;3444. Minimum Increments for Target Multiples in an Array 1. 解题思路 这一题我的思路上就是一个深度优先遍历&#xff0c;考察target数组当中的每一个…...

编程日记 2025/2/4 9:29:30

分享半导体Fab 缺陷查看系统，平替klarity defect系统

分享半导体Fab 缺陷查看系统&#xff0c;平替klarity defect系统&#xff1b;开发了半年有余。 查看Defect Map&#xff0c;Defect image&#xff0c;分析Defect size&#xff0c;defect count trend. 不用再采用klarity defect系统&#xff08;license 太贵&#xff09; 也可以…...

编程日记 2025/2/4 9:27:28

Java基础——分层解耦——IOC和DI入门

目录 三层架构 Controller Service Dao ​编辑 调用过程 面向接口编程 分层解耦 耦合 内聚 软件设计原则 控制反转 依赖注入 Bean对象 如何将类产生的对象交给IOC容器管理&#xff1f; 容器怎样才能提供依赖的bean对象呢&#xff1f; 三层架构 Controller 控制…...

编程日记 2025/2/4 9:26:27

DeepSeek-R1 本地部署教程（超简版）

文章目录 一、DeepSeek相关网站二、DeepSeek-R1硬件要求三、本地部署DeepSeek-R11. 安装Ollama1.1 Windows1.2 Linux1.3 macOS 2. 下载和运行DeepSeek模型3. 列出本地已下载的模型 四、Ollama命令大全五、常见问题解决附&#xff1a;DeepSeek模型资源 一、DeepSeek相关网站 官…...

编程日记 2025/2/4 9:25:26

Vue3学习笔记-模板语法和属性绑定-2

一、文本插值 使用{ {val}}放入变量&#xff0c;在JS代码中可以设置变量的值 <template><p>{{msg}}</p> </template> <script> export default {data(){return {msg: 文本插值}} } </script> 文本值可以是字符串&#xff0c;可以是布尔…...

编程日记 2025/2/4 9:17:18

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法（ISWC2024）

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

编程新知 2025/7/8 16:20:24

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

编程新知 2025/6/17 3:05:21

高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢？

高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器&#xff0c;可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击&#xff0c;有效识别和清理一些恶意的网络流量&#xff0c;为用户提供安全且稳定的网络环境&#xff0c;那么&#xff0c;高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢&#xff1f;下面…...

编程新知 2025/7/9 4:02:41

根据万维钢·精英日课6的内容，使用AI（2025）可以参考以下方法：

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

编程新知 2025/7/5 16:03:22

代码随想录刷题day30

1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币&#xff0c;另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额&#xff0c;返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...

编程新知 2025/7/8 11:33:47

多模态图像修复系统：基于深度学习的图片修复实现

多模态图像修复系统：基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型（Stable Diffusion Inpainting）实现图像修复功能，结合文本描述和图片输入，对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...

编程新知 2025/6/20 15:07:28

Yolo11改进策略：Block改进|FCM，特征互补映射模块|AAAI 2025|即插即用

1 论文信息 FBRT-YOLO&#xff08;Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection&#xff09;是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架&#xff0c;发表于AAAI 2025。论文针对航拍场景中小目标检测的核心难题展开研究&#xff0c;重点解决…...

编程新知 2025/7/7 2:58:13

持续交付的进化：从DevOps到AI驱动的IT新动能

文章目录 一、持续交付的本质&#xff1a;从手动到自动的交付飞跃关键特性案例&#xff1a;电商平台的高效部署 二、持续交付的演进&#xff1a;从CI到AI驱动的未来发展历程 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/101f72defaf3493ba0ba376bf09367a2.png)中国…...

编程新知 2025/7/8 3:28:22

Linux信号保存与处理机制详解

Linux信号的保存与处理涉及多个关键机制&#xff0c;以下是详细的总结&#xff1a; 1. 信号的保存 进程描述符&#xff08;task_struct&#xff09;&#xff1a;每个进程的PCB中包含信号相关信息。 pending信号集&#xff1a;记录已到达但未处理的信号&#xff08;未决信号&a…...

编程新知 2025/7/6 5:33:18

vue3 手动封装城市三级联动

要做的功能 示意图是这样的&#xff0c;因为后端给的数据结构 不足以使用ant-design组件 的联动查询组件 所以只能自己分装 组件 当然 这个数据后端给的不一样的情况下 可能组件内对应的 逻辑方式就不一样 毕竟是 三个 数组 省份 城市 区域 我直接粘贴组件代码了 <temp…...

编程新知 2025/7/9 5:08:18