阿里巴巴未来数据中心网络揭秘
在2018杭州云栖未来网络专场上，阿里巴巴网络资深架构师团队和一线研发的资深专家们分享了网络最前沿技术在阿里巴巴网络中的部署和应用。 斯坦福大学教授，三院院士 Nick McKeown 先生，作为大会特邀嘉宾，给大会带来了“可编程转发平面”的精彩分享。
GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
万字干货分享 | 阿里云CIPU技术解析
2022年6月，阿里云发布了云基础设施处理器CIPU（Cloud Infrastructure Processing Unit），将其定义为取代传统CPU的新一代云计算体系架构的核心。在这个全新体系架构下，CIPU向下对数据中心计算、存储、网络等底层基础设施快速云化并进行硬件加速，向上接入飞天云操作系统，将全球数百万台服务器构建为一台超级计算机，实现资源的灵活编排和调度，给用户提供高质量弹性云计算算力集群。
深入理解 RDMA 的软硬件交互机制
本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制，通过对比传统Kernel TCP，突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势，同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战，为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
目录
浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
1. 背景
前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性...
浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
1. 背景
GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。
用软硬协同设计下的飞天盘古降低存储系统开销
历经 15 载，如今的飞天盘古系统已迭代至第三代，数千万行代码和 1,000 余项专利，从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进，更高效地让数据中心成为一台计算机。