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这篇技术文章系统性地剖析了现代GPU的核心架构,重点阐述了流式多处理器(SM)的组织结构、CUDA核心与Tensor核心的协同工作机制,以及多层次内存体系的优化策略。文章不仅对比了历代GPU产品的规格演进,更从芯片层面深入比较了GPU与TPU的架构差异。在互联技术方面,详细介绍了节点内与跨节点集合通信的实现原理,分析了NVLINK、InfiniBand等高速互连技术对分布式训练性能的关键影响,为高性能计算和AI大模型训练提供了重要的架构参考。

核心要点

  • 全面解析GPU流式多处理器架构与内存层次设计
  • 对比分析GPU与TPU在芯片级别的架构差异
  • 深入探讨GPU节点内外高速互联技术对性能的影响

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