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阿里云头条
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博文
阿里推出 PolarFS 分布式文件系统：将存储与计算分开，提升云数据库性能（附论文）
将存储与计算分开来大有意义，对于部署的云数据库而言更是如此。为此，阿里巴巴推出了一种新开发的名为PolarFS的分布式文件系统，旨在确保低延迟和高可用性。这个文件系统与阿里云上自己的PolarDB数据库服务搭配使用。
# 云原生数据库 PolarDB # 存储 # 固态存储 # 数据库 # RDMA # 内存技术
撷峰
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博文
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
目录 浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P 浅析GPU通信技术（中）-NVLink 浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA 1. 背景         前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性...
# GPU云服务器 # 数据传输服务 # 机器学习/深度学习 # 网络协议 # 异构计算 # RDMA # 智能网卡
撷峰
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博文
浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # 虚拟化 # 异构计算 # RDMA # 算法框架/工具 # TensorFlow # 开发者 # 存储 # 并行计算 # 云计算
猫头鹰子嘉
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博文
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来自： 数据库
2016美国QCon看法：新思潮，NoSQL与DPDK、RDMA等技术会擦出什么样的火花？
NoSQL正在与容器、NVME、用户态TCP/IP协议栈、C++14这些新技术相融合，融合的结果不仅仅是推出了一些新产品，也给大家廓清了NoSQL未来的发展走向，本文将整体介绍
# NoSQL # 调度 # 数据库 # 容器 # RDMA
撷峰
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博文
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
1.  背景 上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。
# GPU云服务器 # 异构计算 # RDMA # 机器学习/深度学习 # 芯片 # 人工智能 # 并行计算
芷沁
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博文
100TB Capacity and 6x Performance Improvement with Alibaba Cloud PolarDB
This article focuses on the optimizations of Alibaba Cloud PolarDB's compute and storage engines to offer an unparalleled performance.
# 云原生数据库 PolarDB # 固态存储 # 关系型数据库 # 分布式数据库 # PolarDB # RDMA
筱洺
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博文
超算简史与下一代超级计算机
为啥你叫超级计算机，别人只能叫普通计算机？ 因为我兄弟多，个头大，能力强呀！
# GPU云服务器 # 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 # 超级计算集群 # 弹性高性能计算 # 存储 # 人工智能 # 并行计算 # 异构计算 # RDMA # 网络协议 # Linux # 程序员 # BI # 文件存储
萧元
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博文
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来自： 云原生
在Kubernetes上使用RDMA
### RDMA RDMA(全称RemoteDirect Memory Access) 它为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生。 它的原理是将待传输的数据从一台计算机的内存，直接传输到另一台计算机的内存，整个传输过程无需操作系统和协议栈的介入。
# 容器服务Kubernetes版 # 超级计算集群 # 云服务器 ECS # 容器计算服务 # 弹性计算 # 容器 # RDMA # Perl # Kubernetes
孟蓁蓁
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博文
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来自： 弹性计算
【产品场景】弹性裸金属服务器服务于市场的技术概要分析
弹性裸金属服务器服务于市场的技术概要分析
# 弹性裸金属服务器 # GPU云服务器 # 安全 # 虚拟化 # 容器 # RDMA # 异构计算
萧元
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博文
构建Tensorflow RDMA的Docker镜像
RDMA是一个远程通讯技术，它通过Kernel bypass等方式降低数据传输中的延迟和CPU消耗。 在分布式训练中，由于多个Worker之间或者Worker和Paramater Server 之间需要大量传输模型变量。当GPU到达一定数量后，受制于网络带宽以及TCP协议的延迟，通讯往往会成为计算性能的瓶颈，而在分布式训练中使用RDMA技术能够非常明显地提高训练速度。 #### Tenso
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 容器 # RDMA
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