5.3.2 混合精度与 RDMA 加速

文档摘要

5.3.2 混合精度与 RDMA 加速在分布式深度学习训练的战场上，模型规模正以指数级速度膨胀——从百亿参数到千亿参数，再到如今动辄数万亿的MoE架构；数据集也早已跨越TB级门槛，直逼PB量级。当单卡训练耗时以周为单位、通信开销吞噬70%以上迭代时间、显存墙成为不可逾越的物理屏障时，我们不得不追问：精度与速度，是否注定是一场零和博弈？带宽与延迟，是否只能靠堆砌硬件来硬扛？答案是否定的。真正的破局点，不在更贵的GPU，而在更聪明的数据表示与更直接的内存通路——这正是“混合精度训练”与“RDMA加速”协同演进所开辟的技术纵深地带。它们不是两个孤立优化项，而是一对精密咬合的齿轮：混合精度压缩了计算与通信的数据体积，RDMA则为这些轻量数据提供了近乎裸金属的传输通道。