nvlink 能让多个显卡的显存叠加起来用吗？

不完全能，分布式代码很麻烦。且 nvlink 比卡贵系列

1.NVLink 不能把显存叠加把多个显卡当一个显卡用
2.要显存叠加也可以不用 NVLink

只能走分布式

现在的 nvidia 消费级 GPU 都不再支持 NVLINK P2P 桥接。用商业卡可能还支持

pcie 太弱鸡了，然后 nv 用自己的协议和总线把多块显卡连接起来，就是这样

@clemente 分布式的作用是什么呢？

可以，就是之间的带宽没那么高，而且应用要支持。

“4 块 24G 显存的显卡能当 96G 显存用”
是的 ✅ ,你说的没问题

@NeverBelieveMe 简单来讲，模型并行是在多张 GPU 间按层或算子切分模型，前向/反向时交换中间激活和梯度，并借助 NCCL （ NVLink/PCIe/网络）同步梯度后各自更新本地参数，以解决单卡显存不足的问题。

有很多种方式来并行。最简单的，你如果有 256 个 batch 要训练/推理，那就分成若干份，比如 4 个 64 个样本，这样就能一次推理得到 256 个样本的结果。但是如果模型参数足够大，以至于一张卡装不下，那就得在其他层面进行并行。

不同模型使用方法不一样吧,nvlink 用于加强卡间通信的, 比如这张卡算完的中间结果给下张卡继续计算, 这张卡处理下一个数据,或者训练完一个 batch 后互相更新本地参数. 并行计算也分多种方式, nvlink 是为了极致运算效率的, pcie 能用就先 pcie 吧

是也不是，NVLINK 本身不能，只是一种告诉物理连接。需要通过 NCCL 和 NVSHMEM 这些 P2P 通信框架通过 NVLINK/PCIE/NET...将算力互联起来的，为上层训练框架屏蔽了底层细节。

@Immunize 把公司的图拿来了.... 不太合适吧

@clemente 这是华为的 zomi 在 github 上开源的 AIInfra 课程文档。https://github.com/chenzomi12/aiinfra/blob/main/02StorComm/02Communicate/02CCOverview.pdf

nvlink 是给单机多卡的 GPU 之间通信的，总带宽远高于 PCIE 。 家用级的显卡还不配使用 nvlink 的。 我这边项目里都是 H100*8 的服务器，多个节点之间还得走 Infiniband 。 我上次鼓捣 bf16 的 deepseek v3 ，用了 32 张 H100 。