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技术前沿洞察与行业趋势解读

2026-09-11

大模型训练集群网络架构演进趋势

从单机 GPU 到万卡集群，大模型训练对网络架构提出了前所未有的要求。本文梳理了从 PCIe 到 NVLink、从 TCP/IP 到 RDMA 的网络演进路径。

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2026-09-09

RDMA 与 RoCE 在智算中心的实践要点

RDMA 技术是实现高性能智算网络的关键。本文深入分析 RoCEv2 在数据中心部署中的 PFC、ECN 配置要点与常见性能瓶颈排查方法。

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2026-09-07

NCCL 集合通信原理解析与性能调优

NCCL 是大模型分布式训练中最核心的通信库之一。本文详解 AllReduce、AllGather 等原语的实现原理及跨机通信的路由选择策略。

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2026-09-05

InfiniBand 协议栈深度剖析：从 SM 到 QP

InfiniBand 作为高性能计算网络的标杆协议，其子网管理、队列对、连接建立等机制对理解智算网络至关重要。

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2026-09-03

大模型推理优化：KV 缓存、量化与投机解码

推理阶段的性能优化直接影响大模型的服务成本与用户体验。本文系统介绍 KV 缓存管理、模型量化与投机解码等关键技术。

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2026-09-01

分布式并行训练：3D 并行策略与拓扑感知调度

数据并行、张量并行、流水线并行的 3D 组合是大模型训练的标准范式。本文分析不同并行策略的适用场景与拓扑感知放置方法。

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2026-08-30

大模型训推存储分层：热、温、冷数据管理策略

大模型训练与推理涉及海量数据存储，合理的分层存储策略可显著降低成本并提升性能。本文详解热、温、冷数据的特征与管理方法。

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2026-08-28

GPU 集群运维实战：故障排查与性能监控

大规模 GPU 集群的稳定运行是大模型训练的保障。本文分享集群运维中的常见故障类型、排查方法与监控体系建设经验。

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2026-08-26

AI 基础设施安全：等保合规与防护实践

智算中心作为关键信息基础设施，需要满足等保 2.0 合规要求。本文介绍 AI 基础设施的安全防护要点与合规实践。

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2026-08-24

CCDE 架构师视角：企业网络设计方法论

CCDE 是网络架构领域的顶级认证，强调从业务需求出发的网络设计方法论。本文分享架构师视角的设计思路与实战经验。

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2026-08-22

企业技术内训：如何设计高效的 AI 培训体系

企业 AI 技术赋能需要系统化的培训体系设计。本文分享从需求分析、课程定制、教学实施到效果评估的完整方法论。

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2026-08-20

AI 基础设施工程师的职业发展路径

AI 基础设施是当下最具前景的技术方向之一。本文梳理从入门到专家的成长路径，帮助工程师规划职业发展。

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