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gwf216
15 天前
芯片设计
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拥塞控制
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ai集群
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AI训练RDMA性能Profiling：瓶颈定位与调优方法论
摘要：本文聚焦AI集群RDMA性能Profiling，从芯片RTL与寄存器级深度剖析RNIC数据流、拥塞控制与GPUDirect通路。结合NCCL硬件加速与多平面拓扑，提供万卡集群尾延迟瓶颈定位、硬件级调优及故障排查的实战方法论，为资深网络芯片与架构工程师提供硅片级的性能优化指南。
gwf216
23 天前
芯片设计
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pciegen6
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dma引擎
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mrc协议
800G RNIC芯片设计挑战：PCIe Gen6与DMA引擎架构 —— 面向AI超大规模集群的硬件实现深度解析
📑 目录摘要：本文深度剖析800G RNIC芯片架构，从RTL数据流、PCIe Gen6 DMA引擎到MRC协议硬件卸载，量化解析AI集群中的纳秒级延迟与拥塞控制，为RDMA芯片工程师提供设计验证级参考。
gwf216
1 个月前
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railoptimized
Rail-Optimized拓扑：AI训练集群的RDMA拥塞消除与硬件实现深度解析
摘要：本文从芯片RTL与协议栈底层视角，深度剖析Rail-Optimized拓扑在AI集群中消除RDMA拥塞的机制。涵盖RNIC硬件架构、流水线时序、NCCL硬件加速及实战调优。
gwf216
1 个月前
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rocev2
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AI集群RDMA网络架构总览：从Scale-Out到多平面
摘要：本文深度剖析AI集群RDMA网络架构，从Scale-Out拓扑演进至多平面组网。结合芯片级硬件实现，探讨RNIC寄存器、RTL数据流及GPUDirect RDMA通路，为万卡集群的高吞吐、低尾延迟网络建设提供实战指南。
我是有底线的