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面向大规模人工智能的互连与连接:塑造开放式人工智能系统的互连与存储架构的未来.pdf

上传人: 明**** 编号:1012061 2025-12-21 20页 2.34MB

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根据报告的内容,全文主要探讨了在数据密集型应用规模扩大的背景下,计算机行业如何通过高速互连技术提升系统效率。以下是关键点: 1. **高速互连技术**:包括CXL、UALink、NVLink和SUE等,用于在规模扩展系统中实现高效数据传输。 2. **AI/ML系统互连**:从内部互连(如UCIe)到外部互连(如光子学),探讨最新趋势。 3. **可组合系统**:通过解耦计算、内存和存储元素,提高系统效率。 4. **CXL与Fabric**:CXL适合内存扩展,但不足以支持AI规模互连;需要Fabric实现多对多拓扑和共享内存池。 5. **Scale-Up架构**:Fabric是Scale-Up架构的核心,支持大规模AI工作负载。 6. **内存扩展需求**:CPU和GPU平台因内存需求增长而需要额外的内存连接点。 7. **新兴互连技术**:PCIe和CXL已成熟,新兴互连技术解决PCIe/CXL的限制。
"AI数据中心架构揭秘" "CXL与新型互连技术对比" "如何构建高效AI工作负载架构?"
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