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。