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HYVE 展示了通过开放标准实施和性能优化为 AI 超大规模基础设施打造下一代交换机架构.pdf

上传人: 明**** 编号:1011618 2025-12-21 11页 1.58MB

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根据标记内容,全文主要内容概括如下: - **AI数据中心网络挑战**:传统数据中心网络在处理大型AI模型时面临拥塞、高开销和效率低下的GPU/CPU互连问题。 - **下一代网络需求**:需要多-terabits per rack的带宽、sub-microsecond的延迟、实时监控和动态流量优化、零信任安全以及Clos和Dragonfly网络拓扑。 - **AI集群网络关键因素**:拓扑(Clos vs. Dragonfly)、软件定义网络(SDN)、大规模扩展流量、基础设施对齐、边缘网络。 - **未来趋势**:DLC-based网络交换机、边缘网络、预测性AI、EBOMoving Forward。 - **下一代交换机需求**:满足AI工作负载的超高带宽、低延迟、可靠性,与计算架构的运营效率一致,以及分布式AI集群的持续创新。 - **行动呼吁**:参与OCP的Open Systems for AI(OSAI)战略倡议,统一xPU、应用层和网络。
五大关键要素" 挑战与机遇" 揭秘未来网络趋势"
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