Netzwerk & Interconnects
Hochgeschwindigkeits-Fabrics für GPU-Cluster—InfiniBand, 800G Ethernet, NVLink und die Architekturen, die Training-Engpässe beseitigen.
Bei verteiltem AI-Training ist oft Ihr Netzwerk der Engpass, nicht Ihre GPUs. Wenn tausende von Beschleunigern Gradienten synchronisieren müssen, kann der Unterschied zwischen einem durchdachten Fabric und einer nachträglichen Lösung Wochen an Trainingszeit bedeuten—oder Modelle, die einfach nicht konvergieren können.
Dieser Hub behandelt die Netzwerktechnologien, die großskaliges AI möglich machen: von InfiniBands Dominanz im HPC bis zu Ethernets Vorstoß in AI-optimierte Bereiche.
Was wir abdecken
- InfiniBand vs. Ethernet — Wann welche Technologie einzusetzen ist und wie RDMA-Fähigkeiten bei beiden konvergieren
- Netzwerktopologien — Fat-Tree-, Dragonfly- und schienenoptimierte Designs: Topologie an Workload-Eigenschaften anpassen
- GPU-Interconnects — NVLink, NVSwitch und die Entwicklung hin zu kohärenten Multi-GPU-Systemen
- 800G und darüber hinaus — Ethernet-Geschwindigkeiten der nächsten Generation und die optischen Technologien, die sie ermöglichen
- Congestion & Flow Control — DCQCN, ECN und das Traffic Engineering, das große Cluster performant hält
Das Netzwerk, das Ihre GPUs verbindet, verdient genauso viel Aufmerksamkeit wie die GPUs selbst. Unsere Netzwerk-Berichterstattung hilft Ihnen dabei, Fabrics zu designen, die Ihre Beschleuniger tatsächlich beschleunigen lassen.
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