RDMA简介 传统的TCP/IP技术在数据包处理过程中，要经过操作系统及其他软件层，需要占用大量的服务器资源和内存总线带宽，数据在系统内存、处理器缓存和网络控制器缓存之间来回进行复制移动，给服务器的CPU和内存造成了沉重负担。尤其是网络带宽、处理器速度与内存带宽三者的严重”不匹配性”，更加剧了网络延迟效应。
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目录RDMA编程基础说明1. RDMA的学习环境搭建2. RDMA与socket的类比3. RDMA服务器的代码流程main（）{}实例用法Makefile服务端server.c客户端client.c更多讲解教程WRITE|READ编程（RDMA read and write with IB verbs）LINUX 编程例子作者：bandaoyu 链接：RDMA编程基础存储大
背景当我们使用Socket编程来利用软件TCP/IP进行数据传输时，随着连接数量的上升，吞吐量将逐渐上升并最终保持在某个上限水平。这个上限通常是网口的速度上限（在CPU能够支持的情况下）。RDMA（Remote Direct Memory Access，远程内存直接访问）近年来由于其高吞吐、低延迟的性能优势被广泛应用在数据中心内部。然而RDMA网卡具有一定的可扩展性限制，具体体现在当并发连接数上升
我是个小白，从零学RDMA，如有错误还请指正，不胜感激。在Unbuntu18.04环境下，内核自带rdma-core，输入以下命令可以查看系统版本信息cat /proc/version检查RDMA网卡是否已安装lspci | grep -i mellanox如果存在则会输出类似于以下的相关信息检查网卡工作状态，ibv_devices是一个包含在libibverbs-utils.rpm包里的工具，用
RDMA (Remote Direct Memory Access) 全称为 远程直接内存访问 其出现的目的：为了解决网络传输中服务端数据处理的延迟而产生的。其将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA通过网络把资料直接传入计算机的存储区，将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中
目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础 OpenGL (ES) 学习路线推荐 : OpenGL (ES) 学习目录 >> OpenGL ES 基础零基础 OpenGL (ES) 学习路线推荐 : OpenGL (ES) 学习目录 >> OpenGL ES 转场零基础 OpenGL (ES) 学习路线推荐 : OpenGL (ES) 学习目录 >>
一文学会如何在Keras中开发LSTMs（附代码） LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《Long Short Term Memory Networks with Python》是澳大利亚机器学习专家Jason Brownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该
Ubuntu18.04配置Caffe的GPU版MATLAB接口前言安装Caffe安装Caffe相关文件修改环境变量和相关依赖项配置Caffe的MATLAB接口在MatlabR2017a中使用Caffe值得参考的经验资料附：Caffe的Python接口结语 前言之前为了重装系统，不得不先保证自己可以会配Caffe的GPU版本的MATLAB接口，才敢大胆地删掉师姐辛辛苦苦配成的代码环境。毕竟一重装系
CUDA实例系列三:利用GPU优化向量规约问题先简单的描述一下题目中说的向量规约问题.这里举个例子, 比如:我要求出1+2+3…+100的和我要求出123…*100的积我要找到a[100]中所有元素的最大值我要找到a[100]中所有元素的最小值诸如上边的问题, 我们可以简单的将其分解:
1 op 2 op 3 op 4…op 100这里的op代表一种操作, 操作的结果不会被顺序影响.这时, 我们就
什么是计算机Computer:全称电子计算机，俗称电脑。能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件和软件所组成常见的形式有台式计算机、笔记本计算机、大型计算机等。广泛应用在：科学计算，数据处理，自动控制，计算机辅助设计，人工智能，网络等领域 硬件及冯诺依曼结构 计算机硬件 一些物理装置按系统结构的要求构成 装机CPU Memory(
FPGA的用处比我们平时想象的用处更广泛，原因在于其中集成的模块种类更多，而不仅仅是原来的简单逻辑单元查找表（LUT）。而且还有一些其他资源，例如：DSP:实际上就是乘加器，FPGA内部可以集成多个乘加器，而一般的DSP芯片往往每个core只有一个。换言之，FPGA可以更容易实现多个DSP core功能。在某些需要大量乘加计算的场合，往往多个乘加器并行工作的速度可以远远超过一个高速乘加器。SERD
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2024-06-03 22:28:37
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检测硬件RDMA卡是否存在 1、检查网卡是否安装成功：# lspci | grep Mellanox83:00.0 Ethernet controller: Mellanox Technologies MT27710 Family [ConnectX-4 Lx...
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2021-04-17 21:03:00
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首先环境列表如下：CentOS release 6.3Tesla P4anaconda2gcc4.8glibc-2.14tensorflow1.9pytorch1.0 第一步：安装NVIDIA驱动，使lspci | grep -i nvidia能够显示出来，nvidia-smi查看GPU使用情况第二步：配置gcc4.8,第三步：安装anaconda，https://www.anacond
还记得08年初，PhysX物理加速在市场走红的那瞬间，各种真实的物理特效使其成为市场上的热点；不过，想要体验这种“罕见”的物理特效就得花上千元去购买当时所谓的“物理加速卡”，基本上那时是雷声大、雨点小；但随着NVIDIA就正式宣布收购Ageia并在全线DX10显卡中普及PhysX物理加速技术噩梦很快就过去。也就是说无论你手上的显卡是低端的8400GS还是单核最强的GTX480也能完美支持，相当于免
MNN(Mobile Neural Network)是一个高性能、通用的深度学习框架，支持在移动端、PC端、服务端、嵌入式等各种设备上高效运行。MNN利用设备的GPU能力，全面充分“榨干”设备的GPU资源，来进行深度学习的高性能部署与训练。概述MNN自开源以来，一直以高性能、通用性、易用性等特性闻名于业界。近一年来，MNN GPU再发力，OpenCL后端针对移动端(Adreno/Mali GPU)
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2024-07-25 15:21:14
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GPU加速的功能暂时只支持Standard的计算，Explicit不支持驱动都设置完成可直接查看查看 环境变量设置安装显卡提前查询好主板是否与显卡兼容，在购买显卡。 本次使用的是Nvidia 2021 新推出的 RTX A4000显卡2。GPU特性RTX A000GPU显存带纠错码ECC DDR6 16GB显存带宽448GB/s图形总线PCI-E X16CUDA核心数6144单精度浮点计算19.2
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2024-04-22 12:52:47
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# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100 全球首个基于NVIDIA A100构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100是适用于所有AI工作负载的通用系统，在全球首个5 petaFLOPS AI系统中提供了前所未有的计算密度，性能和灵活性。NVIDIA DGX A100配备了加速器NVIDIA A100 Tensor Co
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2024-03-15 12:38:33
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近期外媒传出消息指GPU芯片厂商NVIDIA和AMD可能被迫采取措施，对于给中国供应GPU芯片可能出现变化，恰在此时中国有芯片厂商表示已研发出7nm制程的GPU芯片，此举代表着国产GPU芯片的重大突破，NVIDIA和AMD采取措施反而是国产GPU芯片的机会。NVIDIA和AMD是全球独立显卡市场的巨头，在家庭电脑中，普遍都是采用Intel的集成显卡，毕竟家庭电脑使用高性能GPU的需求不强，需要AM
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2024-03-22 12:25:48
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1、延迟问题： 从上表可以看出，在同等核心频率下，DDR2的实际工作频率是DDR的两倍。这得益于DDR2内存拥有两倍于标准DDR内存的4BIT预读取能力。换句话说，虽然DDR2和DDR一样，都采用了在时钟的上升延和下降延同时进行数据传输的基本方式，但DDR2拥有两倍于DDR的预读取系统命令数据的能力。也就是说，在同样100MHz的工作频率下，DDR的实际频率为200M
