技术博客
沉淀 AI 算力、无损网络、高速互联、集群验收和 AIDC 工程实践,帮助团队更快识别问题、验证方案和复用经验。

技术文章
适用于数据中心和 AI 时代的网络
NVIDIA Quantum InfiniBand 凭借超低延时、可扩展性能和先进的功能集,成为 AI 工厂的理想选择。而 NVIDIA Spectrum-X
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BlueField-3 DPU:助攻企业大幅提升AI大语言模型训练性能
NVIDIA BlueField-3 DPU 可以提升整个网络性能,配合高算力 GPU ,可以支撑更大规模的大语言模型训练,从而缩短训练时间。根据模型需求动态调
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InfiniBand网络是如何实现加速计算的?
基于InfiniBand网络为基础的集群架构方案,不仅可以提供更高带宽的网络服务,同时也降低了网络传输负载对计算资源的消耗,降低了延时,又完美地将HPC与数据中
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NVIDIA Quantum-2赋能超算上云,跨入新高度
凭借每秒400 Gbps的高吞吐量,NVIDIA Quantum-2 InfiniBand将网速提高了一倍,网络端口数量增加了三倍。它在性能提升3倍的同时,还将
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GPU集群采用InfiniBand还是RoCE组网
在GPU小集群规模内,可以采用IB或者RoCE网络,两者各有优缺点,根据实际的资金和技术积累来选择,而且RoCE网络内端到端尽量控制在3-5跳以内。对于超过万卡
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