一家名为Flow Computing的芬兰初创公司做出了芯片领域有史以来最疯狂的宣言之一:通过添加其专有的配套芯片,任何 CPU 的性能都可以立即提高一倍,通过软件调整,甚至可以将性能提高 100 倍。
本文将深入分析Meta 24,576块H100集群的材料清单(BoM),检查按主要项目(H100、CPU、DDR5内存、Infiniband交换机等)分解的资本支出(Capex)。同时,还将探讨运营费用(Opex),包括托管成本和电力费用,并最终深入研……
本文作为科普入门资料,将以通俗易懂的方式,以基于Transformer架构的大模型技术为主线,分析“网络大模型”的核心原理、关键技术、场景应用和发展趋势。
在本文中,Juniper技术专家兼高级工程总监Sharada Yeluri深入研究了 AI/ML 训练/推理中使用的集体操作,并讨论如何将其中一些功能卸载到网络交换机上,以减少拥塞并提高结构的性能。最后,Sharada Yeluri以Juniper……
智算中心的未来将如何演变?构建跨数据中心的AI训练集群是其中一个重要研究方向, “Region Scale Al”,已经成为业界关注的热点话题。
在Computex 2024上,英伟达宣布推出 Rubin GPU 架构,这是Blackwell的继任者。Rubin GPU 将于 2026 年问世,支持 8-Hi HBM4 堆栈,随后还将推出支持 12-Hi HBM4堆栈的 Rubin Ultra GPU。英伟达还发布了一款名为 Ve……
周四,英特尔、AMD、博通、思科、谷歌、HPE、Meta和微软宣布正在建立一个新的行业组织——超加速器链接(Ultra Accelerator Link,UALink)推广组,以指导数据中心中AI加速器芯片之间连接组件的发展。
RoCEv2是基于以太网的RDMA实现,它使用了以太网的网络基础设施来传输RDMA数据。然而,RDMA对网络的要求比传统的TCP/IP通信更严格。
为了处理不断增长的AI工作负载,AI集群网络必须提供前所未有的吞吐量、极低的延迟,并支持微数据突发等新的流量模式。更具挑战性的是,传统依赖硬件扩容提升网络效能的路径已难以满足当前需求。AI特有的高强度与指……
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