深入理解 RDMA 的软硬件交互机制
本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制，通过对比传统Kernel TCP，突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势，同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战，为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。
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。
AI 驱动下的阿里云基础设施：技术创新与产品演进
本文整理自阿里云智能集团副总裁、阿里云弹性计算产品线与存储产品线负责人吴结生在“2025 AI势能大会”上的演讲，重点介绍了阿里云在AI基础设施领域的技术创新与产品演进。内容涵盖CIPU架构、盘古存储系统、高性能网络HPN等关键技术，以及第九代英特尔企业实例、ESSD同城冗余云盘等新产品发布。同时，文章详细阐述了灵骏集群的优化措施和可观测能力的提升，展示阿里云如何通过持续创新为AI负载提供强大支持，助力企业在AI时代实现智能化转型。
