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    人工智能/深度學習

    NVIDIA GTC :優化性能和保護網絡基礎設施的頂級課程

    標記 2021 年 11 月 8 日至 11 日的日歷,并準備好利用您在春季 GTC 會議上學到的知識。從分組討論、小組討論和面向數據中心基礎架構主題的最新技術內容中,我 NSight 獲益良多,我們想我們應該指出一些頂級會議,以確保您不會錯過它們。

    GTC top executives speakers covering data infrastructure.
    圖 1 . GTC 數據中心會話包含網絡和虛擬化內容,涵蓋加速計算、 CPU 效率和網絡安全。

    首席信息官需要了解 DPU 的 5 件事

    數據處理單元( DPU s )提供了加速和保護現代工作負載的重要功能,但是,在數據中心部署這些功能強大的新組件的時間、方式和原因上,許多首席信息官都感到困惑。本課程詳細介紹了 DPU 解決的關鍵問題,并揭示了它們如何實際降低復雜性;同時提高現代分布式工作負載的靈活性、安全性、性能和可伸縮性。該材料涵蓋 DPU 的主要功能,將告知首席信息官如何應對遠程工作、虛擬化、集裝箱化、數字轉換和軟件定義的數據中心所帶來的風險和復雜性。 DPU 卸載、加速和隔離關鍵網絡、存儲、,和安全基礎設施,從而解決當今首席信息官和系統架構師面臨的五個最重要問題,構建最先進的軟件定義、硬件加速的數據中心。

    Kevin Deierling , NVIDIA 營銷高級副總裁

    用 DPU s 為前所未有的數據中心轉型提供動力

    云計算和人工智能正在推動現代數據中心架構的根本性變革。正如 GPU 加速解決方案改變了數據科學和人工智能一樣, DPU 現在正在改變數據中心堆棧,因此它可以運行下一波應用程序。本課程將介紹這一轉型歷程的關鍵支柱,并探討 DPU 目前的一些突出的現實應用。

    Yael Shenhav ,以太網 NIC 和 DPU 業務副總裁, NVIDIA

    通用體系結構,實現從核心到邊緣的高效 AI 擴展

    現代數據中心需要一種新的通用體系結構,該體系結構能夠有效地支持核心和邊緣部署的人工智能。傳統數據中心有許多具有多個服務器、網絡和存儲配置的筒倉,以支持不同的應用程序工作負載,包括數據庫、產品設計、云基礎設施、 AI 、 HPC 和大數據。在日益重要的人工智能領域中,筒倉似乎也可以管理不同的人工智能和機器學習工作負載。對于最初設計的每個工作負載,筒倉式方法都是性能高效的,但一旦工作負載發生變化,就會犧牲靈活性和操作效率。本課程將討論如何設計一個可組合、靈活、可擴展和高效的通用人工智能數據中心體系結構,并立即重新配置以處理不同類型的人工智能,包括培訓、推理、對話和推薦系統。了解如何部署適當的服務器設計、加速器芯片、人工智能模型,網絡產品創建了一個數據中心,可以在任何位置高效地處理任何人工智能工作負載:核心數據中心、云或邊緣。

    首席技術官邁克爾·卡根 NVIDIA

    Chris Lamb ,副總裁。 GPU 計算軟件平臺 NVIDIA

    為今天的未來數據中心編程 NVIDIA DOCA

    數據中心的建設者和創新者面臨的挑戰是如何滿足不斷增長的規模和性能需求,同時保護數據的機密性。為了應對這些挑戰, NVIDIA DOCA 框架提供了一個用于編程 NVIDIA BlueField DPU 的綜合 SDK 和加速數據中心服務的運行時包。我們將介紹 DOCA 為開發人員和 IT 運營提供的功能和服務。

    Ariel 套件,指導產品 DPU , NVIDIA

    DPU 和 DOCA 技術營銷總監 Pete Lumbis , NVIDIA

    基于 DPU 的企業下一代防火墻加速– Palo Alto 網絡

    為了跟上數據爆炸式增長,數據中心正在部署從 25G 到 100G 的高速網絡。隨著網絡速度的不斷提高,下一代防火墻( NGFW )等安全功能需要跟上更高的流量負載。軟件定義的 NGFW 提供了構建現代數據中心的靈活性和敏捷性;然而,在性能、效率和經濟性方面擴展它們一直是一個挑戰。對軟件定義、硬件加速的 NGFW 的需求比以往任何時候都更加迫切。 NVIDIA 和 Palo Alto Networks 已經為企業和云級數據中心開發了 DPU 加速 NGFW 解決方案。在本課程中,他們將共同介紹 PAN VM 系列 NGFW 解決方案,并討論可用性和客戶試用。我們將現場演示 PAN NGFW 如何使用 Bluefield-2 DPU 豐富的網絡卸載功能將性能提高 5 倍,同時滿足數據中心和企業部署的安全需求。

    Mukesh Gupta , Palo Alto Networks 產品管理副總裁

    John McDowall ,帕洛阿爾托網絡公司高級杰出工程師

    Ash Bhalgat ,云、電信和網絡安全市場開發高級總監, NVIDIA

    用人工智能和實時遙測重新定義分布式云邊緣的網絡安全

    現代應用程序是以高度分布式的方式構建的,服務或微服務具有多個擴展實例,并且不提供單一點來觀察所有數據。隨著大量分布式應用程序的出現,提供整體視圖和檢測威脅是一項挑戰。解決這一問題需要一個健壯且高度可擴展的遙測收集和分析策略,與源和位置無關。 NVIDIA Morpheus AI 框架提供了預訓練的 AI 模型,這些模型提供了強大的工具來簡化工作流并幫助檢測和緩解安全威脅。與 NVIDIA BlueField-2 DPU 和經認證的 NVIDIA EGX 服務器相結合, F5 能夠通過實時遙測和人工智能分析加速網絡安全,這些分析適用于分布在云端和邊緣的應用程序。在本課程中, F5 將介紹他們的 Shape app security 產品組合和分布式云如何使用基于 AI 的遙測數據預處理來優化應用程序的安全性和交付。

    Renuka Nadkarni ,安全副總裁兼首席技術官, F5

    Ken Arora ,系統架構師和開發人員, F5

    Ash Bhalgat ,云、電信和網絡安全市場開發高級總監, NVIDIA

    Check Point 和 NVIDIA 以網絡的速度提供防火墻安全性

    企業需要以業務速度運行的網絡安全,以便在幾分鐘內安全傳輸數百 TB 的數據,為高頻金融交易提供低延遲,同時還可以根據需要擴展安全性,以支持在線商務等高速增長的業務。了解 Check Point 和 NVIDIA 如何合作,以網絡的速度提供防火墻安全性,以高達 3 TB 的吞吐量創建業界最快的網絡安全解決方案。過去需要數小時的安全 400 TB 文件傳輸現在可以在幾分鐘內完成。金融機構現在可以以微秒的延遲安全地處理數百萬次高頻交易。我們將回顧跨行業的實際客戶用例,包括他們如何從防火墻安全性能十倍增長中獲益。

    Gera Dorfman , Check Point 軟件技術公司網絡安全產品副總裁

    InfiniBand HPC 云最佳實踐:在 Microsoft Azure 上實現性能隔離

    高性能計算和人工智能已經發展成為廣泛商業用途的主要數據處理引擎。 HPC 云承載著越來越多的用戶和應用程序,因此需要仔細管理網絡資源,并在工作負載之間提供性能隔離。 Microsoft Azure HPC 云利用網絡計算加速引擎中的 NVIDIA InfiniBand 及其增強的擁塞控制機制來實現裸機 HPC 和 AI 性能,同時消除網絡熱點并保持高效的網絡性能。我們將探索優化網絡活動和支持同一網絡上的各種應用程序和用戶的最佳實踐。

    Gilad Shainer ,高級副總裁網絡, NVIDIA

    Jithin Jose ,首席軟件工程師,微軟

    這只是會議的一個小樣本,我鼓勵您訪問 GTC 網站,免費注冊并探索 GTC 會話目錄中的完整議程。請務必不要錯過我們的首席執行官兼創始人黃延森(Jensen Huang)一直以來鼓舞人心、充滿激情的演講。

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