集群内GPU的常见拓扑是什么？

集群内GPU的常见拓扑是主从拓扑。

主从拓扑是指在一个集群中，有一个或多个主节点（Master Node）和多个从节点（Worker Node）。主节点负责协调和管理整个集群的资源和任务分配，而从节点则负责执行具体的计算任务。

在云计算中，主从拓扑常用于分布式计算、机器学习、深度学习等需要大规模并行计算的场景。通过将多个GPU设备连接到集群中的从节点，可以实现高性能的并行计算和加速任务的执行。

在腾讯云的云计算服务中，推荐使用GPU云服务器实例来构建集群内GPU的主从拓扑。GPU云服务器实例提供了强大的图形处理能力和并行计算能力，适用于各种需要GPU加速的应用场景，如人工智能训练推理、科学计算、图像视频处理等。

腾讯云的GPU云服务器实例产品包括GPU加速计算型、GPU通用计算型和GPU图形渲染型等多个系列，用户可以根据自己的需求选择适合的实例类型。具体产品介绍和详细信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu

需要注意的是，集群内GPU的拓扑结构还可以根据具体的应用场景和需求进行定制和优化，例如使用多级主从拓扑、多GPU互联等方式来进一步提升计算性能和并行效率。