GPU直连技术性能测试数据集GPUDirectPerformanceTestingDataset-kenbobian
数据来源：互联网公开数据
标签：GPU直连，高性能计算，数据集，性能测试，数据传输，CUDA，RDMA，InfiniBand
数据概述： 该数据集包含用于评估GPU直连（GPU Direct）技术性能的测试数据，主要记录了不同配置和场景下GPU间数据传输的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据主要来源于高性能计算中心和实验室，测试环境包括多个国家和地区。
数据维度：数据集包括数据传输速率，延迟，吞吐量，CPU负载，GPU利用率等指标，涵盖了不同数据大小，GPU数量，网络配置和测试方法。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于学术论文，技术报告和公开的性能测试结果，已进行标准化处理。
该数据集适合用于高性能计算，深度学习，科学计算等领域的研究和应用，尤其在评估和优化GPU直连技术性能，提升系统整体效率等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于GPU直连技术的性能评估，优化和对比分析，如不同RDMA技术的性能比较，不同数据传输模式的性能差异等。
行业应用：可以为高性能计算，云计算，深度学习等行业提供数据支持，特别是在数据中心建设，系统性能优化等方面。
决策支持：支持高性能计算系统的设计，配置和性能调优，帮助用户选择最适合的硬件和软件方案。
教育和培训：作为高性能计算，计算机系统结构等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解GPU直连技术的工作原理和性能表现。
此数据集特别适合用于探索GPU直连技术的性能瓶颈和优化策略，帮助用户实现更高效的计算和数据传输，提升整体系统性能。
