Peter Rizk – NVIDIA 技術博客
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Thu, 01 Jun 2023 05:48:05 +0000
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使用 NVIDIA Spectrum-X 網絡平臺進行渦輪增壓生成 AI 工作負載
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/turbocharging-ai-workloads-with-nvidia-spectrum-x-networking-platform/
Mon, 29 May 2023 05:44:44 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7104
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大型語言模型（ LLM ）和人工智能應用程序，如ChatGPT和 DALL-E 最近出現了快速增長。由于 GPU 、 CPU 、 DPU 、高速存儲和人工智能優化的軟件創新，人工智能現在可以廣泛使用。你甚至可以在云端或內部部署人工智能。 然而，人工智能應用程序可能會對網絡造成很大負擔，這種增長給 CPU 和 GPU 服務器以及連接這些系統的現有底層網絡基礎設施帶來了負擔。 傳統的以太網雖然足以處理主流和企業應用程序，如網絡、視頻或音頻流，但沒有經過優化以支持新一代人工智能工作負載。傳統以太網是松耦合應用、低帶寬流和高抖動的理想選擇。它可能足以滿足異構流量（如網絡、視頻或音頻流、文件傳輸和游戲），但在出現超額訂閱時并不理想 NVIDIA Spectrum-X 網絡平臺從頭開始設計，以滿足人工智能應用程序的性能需求，是一種針對高速網絡性能、
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7104
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了解關鍵應用程序對時間敏感網絡的需求
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/understanding-the-need-for-time-sensitive-networking-for-critical-applications/
Thu, 21 Jul 2022 05:16:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4662
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在 10 Mbps 以太網的舊時代，早在 Time-Sensitive Networking 成為一種東西之前，最先進的共享網絡基本上要求數據包發生沖突。對于當時的原始技術來說，這是非常實用的……在計算上優于任何需要仔細管理訪問介質的解決方案。 在破壞了彼此的數據后，兩個相互競爭的電臺將等待（隨機地浪費更多的時間），然后再嘗試傳輸。這被認為是正常的，因為最小大小的幀是 64 字節（ 512 位），并且合理估計該幀將消耗導線的時間是基于網絡速度（每秒 1000 萬位意味著每個位需要約 0.1 微秒），因此 512 位至少等于 51.2 微秒。 以太網技術已從 80 年代初的 10 Mbps 發展到今天的 400Gbps ，未來計劃為 800Gbps 和 1.6Tbps （圖 1 ）。 應該清楚的是，希望你的網絡運行得更快是一個持續的趨勢！因此，
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