TPU与GPU集群通信原理
giffmana · x · 2026-07-15
这篇博客深入讲 TPU 和 GPU 集群里的 collective communication，目标是帮助读者理解训练和推理扩展背后的核心原语。
作者说明，这篇内容会比 FSDP、expert parallelism、data parallelism、model/tensor parallelism 更底层，重点放在：
- TPU 集群拓扑：superpods、slices、数据中心布局等
- 训练 / 推理扩展依赖的通信机制
- MoE 和 dense transformer 在规模化时的底层协作方式
整体是偏工程与系统的深度阅读，适合想理解大模型扩展栈的人。
所属事件:TPU与GPU集群集体通信深度长文走红(5 条相关)→
「Infra」频道最新
- Engram 随机读取不适合 SSD，CPU 内存低延迟共享或成正解 — bookwormengr · 2026-09-11
- 劝退帖:推理工程是真金白银的硬活,八成尝鲜者已悄然放弃 — abhijithneil · 2026-09-11
- Hugging Face《Ultra Scale Playbook》:GPU 集群训练 LLM 的免费技术书 — mdancho84 · 2026-09-11
- 从聊天到 Agent,推理延迟正在成为生产级瓶颈 — Euphoric_Sea632 · 2026-09-11
- 推理服务关键指标盘点:流式速度 TPOT 与可用性如何影响体验 — abhijithneil · 2026-09-11
- PlanetScale 推出分片 Postgres,768 台服务器组成 1PB 单库 — dhruv2038 · 2026-09-11