ASP 02-53248-03 ETX2-SYSTEM 控制ENCL高级杀菌产品

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以太网是当今大多数企业数据中心网络的基础。因此，当企业想要为人工智能工作负载添加基于GPU的系统时，有必要坚持使用以太网;Wollenweber说，IT和工程人员了解以太网，他们可以从以太网技术中获得一致的性能并集成这些人工智能计算节点。

Wollenweber在一篇文章中写道:“人工智能/人工智能工作负载或作业——例如使用大型数据集的不同类型的学习——可能需要作为人工智能/人工智能集群的一部分分布在许多GPU上，以通过并行处理来平衡负载。”博客关于AI联网。

Wollenweber写道:“为了快速提供高质量的结果——尤其是针对训练模型——所有AI/ML集群都需要通过高性能网络连接起来，该网络支持无阻塞、低延迟、无损结构。“虽然计算密集程度较低，但在边缘数据中心运行人工智能推理还将涉及对网络性能、规模和延迟控制的要求，以帮助向大量最终用户快速提供实时见解。”

Wollenweber引用了融合以太网(RoCE)网络协议上的远程直接内存访问(RDMA)作为一种提高吞吐量和降低计算和存储流量延迟的方法;RoCEv2用于在没有CPU参与的情况下访问远程主机上的内存。

Wollenweber写道:“具有RoCEv2协议支持的以太网结构针对AI/ML集群进行了优化，采用了广泛采用的基于标准的技术，更易于迁移基于以太网的数据中心，以较低的每比特成本实现了经验证的可扩展性，并采用先进的拥塞管理设计，有助于智能控制延迟和丢失。”