全内存分布式计算引擎+RDMA，为AI基建开辟智算数据“绿通”

全内存分布式计算引擎+RDMA，为AI基建开辟智算数据“绿通”

RDMA（远程直接内存访问）技术正在重新定义数据传输的效率和速度。从Elon Musk的Memphis超级集群到柏睿数据的创新突破，这项前沿技术正在为AI基础设施带来革命性的变化。

什么是RDMA？

为了更好地理解RDMA，我们可以类比一下人之间远程传递信息的方式。通常情况下，和另一个人远程交流时我们会发一条消息，或者写一张纸条，然后递给对方。这个过程就像普通的数据传输，需要经过几道程序。而RDMA则像是直接把想说的话传送到对方的大脑里，省去了写消息和传递的步骤。

RDMA，即远程直接内存访问（Remote Direct Memory Access）。RDMA让计算机内存可以直接访问另一台计算机内存，而无需经过CPU的参与。通过绕开操作系统内核，RDMA能够显著减少数据传输延迟，并提高数据吞吐量，让计算机之间迅速交换数据。正是因为RDMA，让Elon Musk的Memphis超级集群能够集成10万块H100 GPU，让GPU之间的快速联动成为可能。

RDMA支持未来AI基建底座

AI模型的训练需要处理海量的数据和复杂的计算，这对数据传输速度和延迟提出了极高的要求。传统的数据传输方式往往难以满足这一需求，而RDMA则通过直接内存访问提供了高效的数据传输途径。

Elon Musk在Memphis超级集群中使用RDMA网络结构，正是为了应对AI模型训练的这一挑战。通过RDMA，Memphis超级集群能够实现低延迟、高吞吐量的数据传输，大幅提升AI模型训练的效率。这不仅加快了AI模型的开发速度，也为更多的创新应用奠定了坚实的基础。

RDMA+全内存分布式计算引擎

对于全内存分布式计算引擎来说，其核心在于数据处理的速度和查询响应的效率。RDMA的引入无疑是一个革命性的进步，全内存分布式计算引擎可以大幅提升数据传输的效率，减少查询延迟。

通过RDMA Socket的创新，开发人员可以更轻松地利用RDMA的高效数据传输能力，推动数据库系统的进步。在测试环境中，展示了RDMA Socket在不同Payload Size、多线程情况下的卓越性能。测试结果表明，RDMA Socket在延迟和吞吐量方面均显著优于传统的Socket接口，时效提升约百倍，并且在某些情况下，性能接近于原生RDMA。这一成果表明，通过RDMA Socket，应用程序可以在不显著增加系统开销的情况下，大幅度提升性能。

*测试数据来源于柏睿数据《RDMA Socket测试报告》

1. 提升查询速度

RDMA的低延迟特性使得在处理复杂查询时，能够更快地传输数据，减少用户等待时间，提高使用体验。在AI应用中，数据处理是核心环节之一。RDMA的高速数据传输能力能够加速数据在AI基础设施各组件之间的流动，这有助于提升AI应用的数据处理速度和效率。

2. 优化数据同步

在全内存分布式计算引擎中，各节点之间的数据同步是关键。通过RDMA的直接内存访问技术，能够加快节点间的数据传输速度，确保数据的一致性和实时性，简化开发人员的工作，提升系统的稳定性和可靠性。在AI模型训练过程中，RDMA的低延迟特性能够减少数据传输时间，从而加快模型训练速度。

3. 减少系统开销

由于RDMA减少了CPU的直接参与，系统资源可以更集中地用于实际的数据处理和查询优化，从而提升数据库的整体效率。测试结果表明，RDMA Socket在不同Payload Size、多线程情况下的性能卓越，显著优于传统的Socket接口，并且在某些情况下，性能接近于原生RDMA。

RDMA作为一项前沿技术，正在重新定义数据传输的效率和速度。无论是在支持未来AI基础设施，还是在优化数据库性能方面，RDMA都展现了其不可替代的优势。Elon Musk在Memphis超级集群中的应用，以及在RDMA Socket上的突破，都是这一趋势的有力证明。随着RDMA技术的不断发展和应用，我们有理由相信，数据处理的速度和效率将迈上一个新的台阶，为各行各业带来更多的创新和可能性。