加快数据传输并将CPU及DDR总线的使用效率推到极致是一个好的数据中心架构的评估标准。日前,PMC将其NVRAM技术与高速网卡公司Mellanox联合,共同展示了NVMeoverRDMA 以及P2P的高速传输实例,有效将CPU以及DDR总线资源解放出来,并显著地提升了数据传输速度。此次联合演示包含两部分,首先展示了如何将NVMe和RDMA组合起来,在远端大规模提供低延迟、高性能、基于块的NVM访问。第二部分的演示则将Mellanox的RDMA对端发起操作与PMC的Flashtec NVRAM加速卡集成在一起,将内存映射的I/O(MMIO)作为一个RDMA目标,以实现远端大规模的持久性内存访问。下面将逐一作详细介绍:
NVM Express over RDMA
NVMe over RDMA (NoR) 展示出将NVMe协议延展到RDMA之上的潜在可能。该项演示中共采用了两台电脑,一台作为客户端,另一台则作为服务器——其中配备Mellanox ConnectX-3 Pro NIC,且通过RoCEv2相连。演示中所采用的NVMe设备即为性能极高而延迟极低的PMC Flashtec™ NVRAM 加速卡。下图为该演示的框图。

此演示显示出,利用RDMA来传送NVMe命令及数据结果带来了微乎其微的额外延迟,且不影响吞吐量。
对比本地NVMe设备与远端NVMe设备的平均延迟,如下表所示,NoR方案中延迟增加低于10微妙。

而另外这组数据则对比了本地NVMe设备与远端NVMe设备吞吐量的测试结果。从下表中可以看出,NoR方案中吞吐量并无减少。

RDMA与PCIe设备之间的点到点传输
此项演示中,通过在标准 RDMA之上增加服务器CPU和DRAM的分流,采用对端发起的方式来将远端客户端与一台服务器的NVRAM/NVMe设备直连。我们将Mellanox提供的RoCEv2-capable ConnectX-3 Pro RDMA NIC与PMC的Flashtec NVRAM加速卡组合在一起,实现NIC和NVRAM之间的对端发起操作。对端发起操作可以实现远端客户对NVRAM加速卡的直接访问,相比传统的RDMA流程,可降低延迟,且有效地释放CPU和DRAM资源。

同样,该演示采用的两台电脑,一台作为客户端,另一台则作为服务器。利用服务器中的PCIe交换设备可以将对端发起操作的性能大大提升。
对比采用传统RDMA和对端发起的RDMA时服务器上可用的后台DRAM带宽,用perftest得出的数据如下:

下表则对采用传统RDMA和对端发起的RDMA时的平均延迟作出了比较,结果得自于 RDMA mode of fio:

RDMA以及NVMe两项技术均处于蓬勃上升的阶段,RDMA能提供远距离、大规模的低延迟及高效率的数据移动,而NVMe则能提供对SSD的低延迟访问。将两项技术相结合能实现非凡的性能。
供货情况
NVRAM对端发起的解决方案包含有Mellanox提供的任意RDMA兼容的HCA以及PMC的FlashtecNVRAM加速卡。与之相辅的还有操作系统的驱动代码(现在Linux上得到支持)以及Mellanox和PMC提供的相关软件。所有实现该项技术所需的代码均可见于www.pmcs.com/lit。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。