Cikkek „MI infrastruktúra” címke alapján

1. Hogyan válasszunk rack szervert AI-képzéshez?
   Szeléné Gong

   6
   A felhőalapú mesterséges intelligencia-kísérletekről a nagyméretű, helyszíni telepítésre való áttérés felgyorsul. Sok szervezet számára a mesterséges intelligencia által vezérelt munkafolyamatok házon belüli futtatása már nem csupán technikai választás – ez egy stratégiai döntés, amelyet a költségek, a teljesítmény és az adatkezelés vezérel. Az MI-képzés azonban...
2. Nagy teljesítményű mesterséges intelligencia gyorsítók és GPU-k architektúrája, klaszterskálázása és ellenőrzött beszerzési útmutató (2026)
   Szeléné Gong

   25
   A vállalati mesterséges intelligencia infrastruktúra a „GPU kiválasztásáról” a teljes körű számítási rendszer valós korlátok közötti tervezésére váltott. A modern döntéseknek egyensúlyt kell teremteniük a számítási teljesítmény (TFLOP), a memória-sávszélesség (HBM3 / HBM3e), a klaszterek összekapcsolása (NVLink / NVSwitch), az ellátási lánc... között.
3. Nagy sűrűségű vállalati merevlemezek Big Data tárolására és mesterséges intelligencia skálázási útmutató 2026
   Szeléné Gong

   24
   A vállalati adatinfrastruktúra olyan szakaszba lép, ahol a tárolóméretezés már nem opcionális – alapvető fontosságú. Mivel a mesterséges intelligencia által generált és felhasznált munkaterhelések több petabájtos adathalmazokat generálnak és használnak fel, a nagy sűrűségű vállalati merevlemezek továbbra is a legköltséghatékonyabb gerinchálózatot jelentik a nagyméretű adattavak, a hideg tárolás,...
4. Elegendő a 100G Ethernet az AI klaszterekhez? Mikor érdemes 400G-re frissíteni?
   Szeléné Gong

   34
   A mesterséges intelligencia infrastruktúrájának kiépítése vagy skálázása során a szervezetek gyakran a számítási réteggel kezdik, jelentős összegeket fektetve be a legújabb GPU-kba. Az architektúra tervezési fázisában azonban általában felmerül egy kritikus kérdés: elegendő-e a 100G Ethernet a mesterséges intelligencia klaszterekhez, vagy korlátozza-e a drága...
5. NVIDIA Spectrum-X vs. hagyományos Ethernet mesterséges intelligencia hálózatépítéshez
   Szeléné Gong

   32
   A mesterséges intelligencia infrastruktúra-építészek és az adatközpont-mérnökök számára a modern GPU-k telepítése már nem a fő kihívás – az igazi korlát az, hogy a hálózat képes-e ezeket a GPU-kat teljes mértékben kihasználni. Ahogy a szervezetek a kis mesterséges intelligencia podoktól a több száz vagy több ...
6. Hogyan egyszerűsíthető a globális mesterséges intelligencia infrastruktúra beszerzése egyablakos, nagy teljesítményű hálózati ellátási lánccal?
   Szeléné Gong

   18
   ...
7. Az NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F kapcsolók hitelességének ellenőrzése
   Szeléné Gong

   18
   Gyorstalpaló Az NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F kapcsoló hitelességének ellenőrzése szigorú, többrétegű csalásmegelőzési munkafolyamatot igényel. A beszerzési csapatoknak a felszínes dobozellenőrzéseken túl kell lépniük a gyárilag lepecsételt QR-kódok kereszthivatkozásaival, a rendszer sorozatszámainak validálásával...