随着大模型越来越火，多GPU同时训练也逐渐流行起来。这其中就不得不提到一项Remote Direct Memory Access（RDMA，远程直接内存访问）技术。它可以显著提高数据传输效率，减少延迟，特别是在跨节点多GPU的分布式训练中。
RDMA的应用场景
1. 单节点多GPU:
- 单节点多GPU通常不需要RDMA。在单个计算节点内（同一个主板上），不同GPU之间的通信可以通过NVLink或PCIe进行，这些技术已经能够提供非常高的带宽和低延迟，足以满足大多数单节点多GPU训练的需求。
2. 多节点多GPU（如跨服务器训练）:
- 多节点多GPU需要RDMA。当训练任务需要跨多个物理节点时，GPU之间的数据传输必须通过网络链接进行。在这种情况下，传统的TCP/IP协议在延迟和带宽方面可能成为瓶颈。RDMA可以绕过主机操作系统，直接在服务器之间进行内存访问，从而大大降低延迟和提高带宽。
总结
- 单节点多GPU：通常不需要RDMA，NVLink或PCIe可以满足需求。
- 多节点多GPU：强烈建议使用RDMA，以提高跨节点的数据传输效率，减少延迟。
在实际应用中，是否使用RDMA还取决于具体的硬件配置和训练任务的规模与复杂性。如果你的训练任务规模较大且需要跨节点部署，多使用GPU，并且希望最大化性能，配置支持RDMA的网络硬件是一个明智的选择。
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