3.2.2 远程张量（Remote Tensor）与 GPU 缓冲区共享

文档摘要

3.2.2 远程张量（Remote Tensor）与 GPU 缓冲区共享在深度学习分布式训练的演进长河中，我们曾习惯于将模型参数与梯度“搬来搬去”：数据从存储读入CPU内存，再拷贝到GPU显存；前向计算后张量留在本地GPU上，反向传播时梯度又得跨设备聚合；多卡之间靠NCCL同步，跨节点则依赖RDMA或TCP+序列化（如PyTorch的或的梯度AllReduce）。这一整套范式，像一位背着行囊徒步翻山的信使——可靠，但沉重；成熟，却低效。直到某一天，我们开始发问：如果张量本身不必移动，而只是“被看见”，那内存带宽瓶颈是否就从源头瓦解？如果GPU缓冲区能跨越物理边界被远程直接访问，那零拷贝、近似本地延迟的跨节点张量操作，是否不再是科幻？