AI大模型硬件架构 百度网盘下载

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运维掌握 GPU 相关管理运维；网络熟悉相关体系设计及协议以优化网络；开发了解架构原理


深入硬件架构：GPU、集群部署、网络结构、虚拟化



1. 课程的主题是什么？为什么这么重要？
本课程主题聚焦于 AI 大模型硬件架构以及 GPU 相关技术，包含从 GPU 基础架构、服务器架构，到分布式训练 IO 体系、GPU 集群网络设计与算力调度等多方面内容。

在当今 AI 快速发展的时代，硬件是支撑大模型训练与运行的关键。了解 GPU 架构与相关技术，能让学员明白硬件性能瓶颈所在，有针对性地进行优化。掌握算力调度技术可提升硬件资源利用率，降低成本。对于从事 AI 开发、数据中心运维等领域的人员，这些知识是构建高效、稳定系统的基础，对推动 AI 技术在各行业的落地应用具有重要意义 。

2. 课程适合哪些人？
适合运维工程师。课程中关于 GPU 服务器设计与实现总结、管理 GPU 集群（BMC 与 IPMI 的实现）、GPU 集群的专线与互联网访问等内容，能帮助运维工程师深入了解硬件架构与集群管理方式，更好地进行服务器日常运维、故障排查以及资源管理，提升运维效率和系统稳定性。

网络工程师也能从课程中受益。分布式训练 IO 体系、GPU 集群的网络设计与实现（三张网与两套方案）等知识，涉及多种网络连接方式、通信协议，如 RDMA 实现方式等，可助力网络工程师进行更合理的网络规划与部署，优化网络性能，保障 GPU 集群间高效通信。

对于开发工程师而言，课程提供了丰富的底层硬件知识。从英伟达 H100 等 GPU 架构解析，到 GPU 与用户内存通信（GPUDirectSharedMemory）原理等内容，有助于开发工程师在开发过程中更好地利用硬件资源，优化算法与程序，提升软件与硬件的适配性，开发出更高效的应用程序 。

3. 学完这堂课能解决哪些问题？
硬件知识缺失问题。学员能全面了解 AI 大模型硬件架构，包括英伟达 H100 等多种 GPU 架构、不同服务器架构特点。

性能优化问题。掌握提升 GPU 计算效率的方法，如 TMA 原理等，明白如何通过优化缓存机制、通信方式等提升硬件性能。

资源管理问题。学会 GPU 多组用户实现方法，以及 GPU 板卡级算力调度技术，有效管理硬件资源，提高利用率。

集群部署与通信问题。解决分布式训练 IO 体系搭建、GPU 集群网络设计与实现问题，包括多种通信协议、连接方案的应用。

4. 课程的内容有哪些？
GPU 架构：英伟达 H100 基本架构、核心详解、SM 流式多处理器内部架构、缓存机制、提升计算效率原理。

服务器架构：传统 AI 服务器（Apollo6500）、英伟达 DGX 服务器、AMD 晓龙处理器（ROME7742）架构解析。

连接技术：PCIE-Switch、NVLink-Switch 应用，多个 A100 连接方式。

分布式训练与通信：分布式训练 IO 体系（MagnumIO），GPU 与用户内存通信（GPUDirectSharedMemory），多种 GPU Direct 通信原理及 RDMA 实现方式。

GPU 集群管理：网络设计与实现（三张网与两套方案），DGXA100 不同连接方案，管理 GPU 集群（BMC 与 IPMI 实现），集群访问方式。

算力调度与模式：GPU 板卡级算力调度技术，KVMPCI-e 直通模式，KVM 直通模式租户独占 GPU 过程，K8s 容器独占模式。

5. 学完这堂课，同学可以运用在哪些场景？
数据中心运维场景：运维工程师可依据所学的 GPU 服务器架构知识，如传统 AI 服务器（Apollo6500）、英伟达 DGX 服务器架构解析等内容，更高效地进行服务器硬件维护、故障排查与性能优化。在管理 GPU 集群时，利用 BMC 与 IPMI 的实现方法以及 GPU 板卡级算力调度技术，合理分配资源，确保集群稳定运行，提升数据中心整体运维效率。

网络部署与优化场景：网络工程师学习了分布式训练 IO 体系、GPU 集群的网络设计与实现等知识后，能够在构建和优化数据中心网络时，根据不同需求选择合适的网络连接方式，如三张网与两套方案、DGXA100 的 IB 网与以太网方案等。掌握 RDMA 实现方式等通信协议原理，有助于优化网络性能，降低延迟，保障 GPU 之间以及 GPU 与其他设备之间的高速稳定通信。

AI 开发与应用场景：开发工程师通过对英伟达 H100 等 GPU 架构的深入理解，以及 GPU 与用户内存通信原理、提升计算效率的方法（如 TMA 原理解析）等知识的掌握，在开发 AI 应用程序时，能够更精准地利用硬件资源，针对不同 GPU 特性进行算法优化。在进行分布式训练时，结合课程中的分布式训练 IO 体系知识，合理设计数据传输与计算方案，提高模型训练速度和效率。

云计算资源管理场景：在云计算环境中，借助课程所学的 KVMPCI – e 直通模式、KVM 直通模式 – 租户独占 GPU 全过程以及 K8s 容器独占模式等内容，云服务提供商可以更灵活地为租户分配 GPU 资源，实现资源的高效利用与隔离，满足不同租户对 GPU 计算资源的需求，提升云计算服务的质量和竞争力。




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jso***

哈哈哈哈哈哈

roc***

我看不错噢 谢谢楼主！三六五网络学院越来越好！

lui***

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lp1***

回复看一下

sm***

这东西我收了！谢谢楼主！三六五网络学院真好！

杨迪9***

这个好 补充知识

sakur***

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mr***

好好学习。天天向上

鳥***

多谢！学习一下。。。