AIDC数据中心网络设计与技术

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AIDC数据中心网络设计与技术 英语 384页 可以AI翻译阅读

人工智能正在重新定义现代数据中心的规模、架构以及性能要求。训练大型机器学习模型需要具备能够处理海量数据集的基础设施，而这些操作需要在高度并行的、计算强度极高的环境中进行；传统的数据中心设计显然无法满足这样的需求。

《AI数据中心网络设计与技术》是首部全面且不受特定厂商限制的指南，详细介绍了用于支持AI训练和推理任务的集群的设计原则、架构及相关技术。该书由人工智能数据中心设计领域的顶尖专家撰写，能够帮助工程师、架构师以及技术决策者了解如何设计并扩展专为AI时代而打造的网络。

在里面，你将学会如何

●设计可扩展的高基数网络架构，以支持基于xPU（GPE、TPU）的AI集群。
●整合无损以太网/IP架构，实现高吞吐量、低延迟的数据传输
●使网络设计与人工智能/机器学习工作负载的特性以及服务器架构相适配。
●应对人工智能级计算在冷却、供电及互连设计方面的挑战
●评估超以太网联盟（UEC）推出的新兴技术，以及它们对未来人工智能数据中心的影响。
●在人工智能/机器学习环境中，应用最佳的部署、验证及性能评估方法。

本书既涵盖了基础概念，也介绍了各种新兴技术，从而架起了网络工程与人工智能基础设施设计之间的桥梁。它帮助读者不仅了解人工智能数据中心的运作方式，还能理解其为何需要不断发展演变。