岚图汽车港股上市方案获批

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采访开篇,Fridman 指出英伟达已将设计重心从单芯片扩展至机架级别,涵盖 GPU、CPU、内存、网络、NVLink、光纤与铜缆互联、供电、冷却、软件以及机架本身。他问黄仁勋:在如此多变量的协同设计中,最难的部分是什么?

网络可用性直接决定GPU集群算力稳定性,AI技术的爆发正推动数据中心交换机向更高速率迭代。AI大模型参数量的指数级增长带来算力需求的规模化提升,但大规模集群并不等同于高效算力。为压缩训练周期,大模型训练普遍采用分布式技术,而RDMA正是绕开操作系统内核、降低卡间通信延迟的核心,目前主流方案为InfiniBand与RoCE v2。其中InfiniBand方案延迟更低,但成本较高,且供应链高度集中于英伟达。据戴尔奥罗集团预测,到2027年,以太网在AI智算网络的市场份额将正式超越InfiniBand。

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关于作者

杨勇,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。

网友评论

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    这篇文章分析得很透彻,期待更多这样的内容。

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  • 知识达人

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。