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8 卡 GPU 服务器

随着模型复杂程度增加，单张 GPU 无法完成训练任务，需要联合多张 GPU，尤其在 LLM 时代，8 卡 GPU 服务器已经成为了新的常态。

在 8 卡 GPU 服务器中，CPU 仍然承担着系统管理、任务调度、逻辑运算等工作，而 GPU 则主要负责大规模并行计算任务。

GPU 互联技术分类

在深度学习的训练过程中，随着 GPU 算力的飞速飙升，GPU 之间的互联数据传输速度已经成为了制约训练效率的瓶颈。从网络构成的角度，可以分为：

1. GPU 卡间互联
2. GPU 服务器件互联

本文讨论的是单机 GPU 卡间互联。解决的问题就是如何将 8 张 GPU 互联起来，使其能够互相进行高效的通信。从互联技术的层面有以下 3 大类：

1. PCIe 直连
2. NVLink 互联
3. NVSwitch 全互联

PCIe 直连

PCIe 直连