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多机多卡跨节点集群扩展.docx
资料介绍
一、什么是多机多卡与跨节点集群扩展
在深度学习训练、大规模科学计算、大模型推理等算力密集型场景中，单张GPU的算力、显存容量往往无法满足业务需求——当模型参数规模突破千亿级别，或是单批次训练数据量过大时，单卡设备会出现显存溢出、训练周期长达数周甚至数月的问题。为了突破单设备的性能瓶颈，业界逐渐发展出多机多卡的算力聚合方案，而跨节点的集群扩展则是多机多卡架构中，支撑更大规模算力调度的核心技术。
简单来说，多机多卡指将多块计算加速卡（通常是GPU，也包括NPU、CUDA等专用加速芯片）分布在多个物理服务器节点上，通过高速网络互联，协同完成同一个计算任务；而跨节点集群扩展就是指通过软件栈设计、网络优化、通信架构调整，将分散在不同节点的多卡算力整合为统一的逻辑计算资源，支持算力规模随业务需求线性扩展的技术方案。
从发展脉络来看，多机多卡架构最早从单机多卡演进而来：单机多卡将多张卡放在同一台服务器内，通过PCIe总线或者NVLink实现卡间通信，成本低、延迟小，但受限于服务器主板的PCIe插槽数量，单服务器最多只能容纳8-16张GPU，无法支撑万亿参数大模型的训练需求。因此，跨多台服务器节点的多机多卡集群扩展成为必然选择，通过将计算任务拆分到多个节点的多张卡上，突破单机硬件限制，获得近乎线性的算力提升。
二、跨节点多机多卡的核心技术原理
2.1 并行计算范式：数据并行与模型并行
跨节点集群扩展的核心是将大型计算任务合理拆分到不同节点的不同卡上，主流的拆分方式分为两种基础范式：数据并行和模型并行，实际场景中通常是多种并行方式混合使用。
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