Как сообщает NVIDIA Developer, приложения, использующие графические процессоры (GPU), всё чаще нуждаются в сетевом взаимодействии и перемещении данных, которые должны выполняться как операции, контролируемые GPU, а не как услуги, управляемые центральным процессором (CPU). Когда CPU выступает посредником в каждой сетевой транзакции, он становится узким местом, добавляя задержки и ограничивая эффективность реакций распределённых приложений в реальном времени. NVIDIA DOCA GPUNetIO — это слой сетевого программного обеспечения, ориентированный на GPU, для обработки пакетов в реальном времени и перемещения данных, который решает эту проблему напрямую. DOCA GPUNetIO объединяет такие технологии, как GPUDirect RDMA, GPUDirect Async Kernel-Initiated (GDA-KI) и GDRCopy, чтобы ядра CUDA могли напрямую управлять Ethernet, RDMA, Verbs и DMA-операциями, исключая CPU из критического пути приложения. В частности, DOCA GPUNetIO предоставляет функции CPU на контрольном пути для экспорта объектов транспортировки в памяти GPU, созданных с помощью DOCA Ethernet, DOCA Verbs, DOCA DMA и DOCA CommChannel, а также функции GPU CUDA на пути данных для создания ядер CUDA, которые могут манипулировать экспортированными объектами транспортировки. С момента первого представления обработки пакетов, ориентированной на GPU, с DOCA GPUNetIO, фреймворк значительно развился, превратившись из мощного способа исключения CPU из критического пути в единую основу GDA-KI, интегрированную в NVSHMEM, NCCL, Aerial 5G SDK, UCX/NIXL, NVQLink с оператором Holoscan Sensor Bridge и другими. В данной статье рассматриваются новшества: открытая библиотека, унифицированная архитектура и то, как эти интеграции работают на практике. Унифицированный GPUNetIO имеет важное значение, поскольку до его появления каждая библиотека связи создавала свою собственную отдельную реализацию GDA-KI, инициируемую GPU. Каждая из них работала независимо, имела свои предположения, свой код и собственные затраты на обслуживание. Объединение различных реализаций GDA-KI под эгидой GPUNetIO предоставляет значительное преимущество: вместо того, чтобы каждая библиотека строила и поддерживала свой собственный путь связи на основе GDA-KI, они могут сосредоточиться на единой реализации GPUNetIO GDA-KI, которую могут использовать, улучшать и расширять в одном месте. Это создает общую точку инвестиций для функций, оптимизаций и исправлений ошибок, сокращает дублирование инженерных усилий между SDK и позволяет инновациям, разработанным для одной платформы, быстро становиться доступными для других. Грубо говоря, GPUNetIO становится общей основой GDA-KI, на которой могут строиться несколько библиотек связи, а не набором параллельных, частично перекрывающихся реализаций. Этот унифицированный подход особенно ценен для библиотек более высокого уровня, таких как NIXL/UCX, NCCL и NVSHMEM, которые сотрудничают для обогащения GPUNetIO и все извлекают выгоду из улучшений, сделанных по всему стеку. С точки зрения экосистемы это означает меньшее дублирование кода, меньше фрагментации поведения и гораздо более прочный путь для долгосрочной эволюции. GPUNetIO предлагается в двух взаимосвязанных формах, поскольку экосистема нуждается как в широте, так и в открытости. Полная версия DOCA SDK является супerset: это реализация GPUNetIO, задокументированная в Руководстве по программированию DOCA, и охватывает более широкий стек DOCA, включая (но не ограничиваясь) интеграцией Verbs, Ethernet, DMA и Comm Channel, при этом сохраняя основную модель GPUNetIO, перемещая контрольный путь ближе к GPU и исключая CPU из критического пути приложения. Параллельно NVIDIA также публикует проект GPUNetIO с открытым исходным кодом как более легковесную реализацию, ориентированную на RDMA-Verbs, предназначенную для фреймворков, которые хотят оставаться полностью открытыми в том, как они интегрируют сетевые транспорты. Сегодня открытая версия является меньшим подмножеством, ориентированным на Verbs, в то время как версия DOCA SDK является супerset, который добавляет более широкие возможности, такие как более богатая поддержка RDMA, Ethernet и DMA. Это разделение не связано с созданием двух расходящихся программных стеков. Речь идет о предоставлении общей открытой основы для связи RDMA, инициируемой GPU, при этом оставляя путь к более продвинутым функциональным возможностям, когда доступен DOCA SDK. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
NVIDIA представляет GPUNetIO для сетевого взаимодействия с GPU
NVIDIA представила DOCA GPUNetIO, который улучшает сетевое взаимодействие GPU.
Кратко от AI: Главные тезисы
- NVIDIA представила DOCA GPUNetIO, который улучшает сетевое взаимодействие GPU.
NVIDIA представляет GPUNetIO для сетевого взаимодействия с GPU
Похожие материалы
ENAnthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
Бизнес SpaceX в области ИИ превзошёл ожидания инвесторов
SpaceX сообщает о росте прибыли в области ИИ, превзойдя ожидания.
Хватит платить за ИИ, запускайте все локально (вот как)
Большие лаборатории не собираются об этом говорить, а будут постоянно изучать идею улучшения моделей для ваших собственных сценариев использования [музыки] для ваших собственных рабочих процессов. У крупных лабораторий нет стимула предоставлять пользователям эту [музыку], потому что они тренируют свои модели для нормальной работы…
ENAnthropic’s cloud partnerships are getting messy
Anthropic is reportedly struggling to secure enough compute from cloud providers that increasingly view it as a competitor, even as its infrastructure spending balloons ahead of a planned November IPO.


