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【思博伦AI小课堂】系列一丨思博伦人工智能负载流量仿真解决方案

学术   2024-10-29 08:01   北京  
无论是人工智能的快速演进式增长，还是其巨大的流量和密集的处理要求，都在不断将数据中心网络推向其所能承受的极限。为了扩大人工智能计算集群的规模，超大规模云运营商和大型企业客户正在急迫地添加更多的服务器和数以万计的图形处理单元（GPU）和其它硬件加速器（xPU）。
要想连接这些硬件，就需要其网络在前所未有的规模下具备高吞吐量、无损性能和极致的低时延，同时还要支持更为复杂的流量模式。为确保今天和未来的可靠性能，人们必须重新构想此类数据中心及其依赖的高速网络，以及相关的测试战略。
“阅读原文”，进一步了解更多思博伦AI解决方案。

——

 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Mzg1NDU5MQ==&mid=2650405631&idx=1&sn=035803f2b35017b8bed5035972b8eb27
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