为什么你的大模型训练卡在90%利用率?选错GPU实例架构可能是根源

深度学习训练效率不只看单卡算力,通信瓶颈才是压垮集群性能的隐形杀手。 影响分布式训练效率的关键硬件指标 当使用多GPU进行大规模模型训练时,实例底层的互联架构直接决定了扩展效率。 NVLink带宽:用于GPU之间高速数据交换,A100单向可达600GB/s,远超PCIe 4.0的32GB/s RDMA网络支持:通过RoCE协议实现低延迟节点间通信,避免TCP/IP栈开销 多卡拓扑结构:是否采用全互
为什么你的大模型训练卡在90%利用率?选错GPU实例架构可能是根源