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揭秘！CIPU最新秘密武器–弹性RDMA的技术解析与实践
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA），是阿里云自研的云上弹性RDMA网络，底层链路复用VPC网络，采用全栈自研的拥塞控制CC（Congestion Control ）算法，兼具传统RDMA网络高吞吐、低延迟特性，同时支持秒级的大规模RDMA组网。基于弹性RDMA，开发者可以将HPC应用软件部署在云上，获取成本更低、弹性更好的高性能应用集群；也可以将VPC网络替换成弹性RDMA网络，加速应用性能。
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
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谷歌开源Gemma2！魔搭社区推理、微调最佳实践教程
Google面向全球研究人员和开发者发布并开源 Gemma 2 大语言模型！本次Gemma 2 系列为轻量级开放模型，提供9B和27B参数两种尺寸，采用全新的架构设计，性能表现优异。
Transformers 4.37 中文文档（一）（3）
Transformers 4.37 中文文档（一）
【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年，重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段，随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景，如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着，文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战，包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后，展望了超异构计算的未来，强调了跨平台统一计算架构的重要性，以及构建开放生态系统的必要性。
【AI系统】NV Switch 深度解析
英伟达的NVSwitch技术是高性能计算领域的重大突破，旨在解决多GPU系统中数据传输的瓶颈问题。通过提供比PCIe高10倍的带宽，NVLink实现了GPU间的直接数据交换，减少了延迟，提高了吞吐量。NVSwitch则进一步推动了这一技术的发展，支持更多NVLink接口，实现无阻塞的全互联GPU系统，极大提升了数据交换效率和系统灵活性，为构建强大的计算集群奠定了基础。
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
本文详细介绍了谷歌TPU的发展历程及其在AI领域的应用。TPU是谷歌为加速机器学习任务设计的专用集成电路，自2016年首次推出以来，经历了多次迭代升级，包括TPU v1、v2、v3、v4及Edge TPU等版本。文章分析了各代TPU的技术革新，如低精度计算、脉动阵列、专用硬件设计等，并探讨了TPU在数据中心和边缘计算中的实际应用效果，以及谷歌如何通过TPU推动移动计算体验的进步。
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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。
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