使用灵骏智算资源提交DLC任务时配置高性能网络变量和镜像
在大模型的AI并行计算中，通过降低通信量、计算和通信交叠、提升通信效率来优化计算性能。本文介绍如何使用高性能网络进行配置，以实现上述目标。
使用高性能网络RDMA运行应用
在大规模的AI计算应用中，需要考虑任务间的通信效率，以充分发挥GPU算力的性能。ACK One注册集群接入ACS算力后，提供了低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA（Remote Direct Memory Access）网络服务。本文为您介绍如何使用高性能网络RDMA运行应用。
神龙大数据加速引擎MRACC问题之RDMA技术帮助大数据分布式计算优化如何解决
问题一：MRACC-Spark在网络和存储方面做了哪些优化？ MRACC-Spark在网络和存储方面做了哪些优化？ 参考回答： MRACC-Spark在网络和存储方面进行了软硬件加速优化。在网络方面，使用eRDMA进行网络加速，降低了shuffle阶段的数据交换延时，提升了CPU利用率。在存储方面，结合云上架构优势，采用缓存、文件裁剪、索引等优化手段，...
学术加油站｜基于 RDMA 的分布式系统研究进展
本文系中国人民大学在读硕士生李婧瑶所著，本篇也是 OceanBase 学术系列稿件第三篇。「李婧瑶：中国人民大学信息学院在读硕士生，硕士期间在中国人民大学数据库与智能信息检索实验室从事新硬件 RDMA 的相关算法研究，在并发控制算法优化和异构网络下的高可用系统设计方向取得了一定成果，将继续在分布式事务处理领域努力探索。」本文对 OceanBase 所采用的分布式系统可能的未来方向做了探究。希望阅....
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