GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型（Qwen-72B-Chat）的性能基准测试，包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机，配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法，并展示了API测试结果和性能分析。
10分钟微调，让0.6B模型媲美235B模型！免费体验进行中
本方案介绍如何通过模型蒸馏技术，利用大参数模型生成数据并微调小参数模型（如 Qwen3-0.6B），使其在特定任务（如从一句话中提取结构化信息）中达到接近大模型的效果。通过 GPU 云服务器进行高效微调，结合魔搭社区的 ms-swift 框架，用户可快速完成模型训练与部署，显著提升推理速度并降低成本。方案包含详细步骤：数据准备、模型微调、效果验证及部署建议，并提供免费试用资源，助力开发者快速上手实践。