How_AI_Data_Centers_Address_Security_Gaps_At_Enterprise_Scale_v2.pdf
Изучаем новые технологии: ЦОДы для искусственного интеллекта
В прикреплении статья «Как ЦОДы для ИИ устраняют пробелы в безопасности на уровне предприятия». Различие между ЦОДами для ИИ и традиционными ЦОДами обусловлено специфическими требованиями рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Традиционные ЦОДы создаются для решения задач общего назначения и опираются на использование центральных процессоров CPU (Central Processing Unit). Вычислительная мощность, скорость работы систем хранения данных и энергопотребление, необходимые для приложений ИИ, выходят за рамки возможностей такой инфраструктуры. ЦОДы для ИИ проектируются специально для преодоления архитектурных и функциональных ограничений традиционных систем. Вместо CPU в них используются кластеры графических процессоров GPU (Graphics Processing Unit) высокой плотности и специализированные ускорители. Стандартом для таких объектов также являются передовые системы охлаждения (например, жидкостное охлаждение) и высокоскоростные каналы (как правило волоконно-оптические) взаимодействия между компонентами ЦОДа, необходимые для обеспечения эффективного обучение сложных моделей и выполнение операций вывода данных (инференса). Это позволяет организациям обучать, развертывать и масштабировать ИИ-приложения, обеспечивая при этом высокую производительность и энергоэффективность.
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4
Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia
В прикреплении статья «Как ЦОДы для ИИ устраняют пробелы в безопасности на уровне предприятия». Различие между ЦОДами для ИИ и традиционными ЦОДами обусловлено специфическими требованиями рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Традиционные ЦОДы создаются для решения задач общего назначения и опираются на использование центральных процессоров CPU (Central Processing Unit). Вычислительная мощность, скорость работы систем хранения данных и энергопотребление, необходимые для приложений ИИ, выходят за рамки возможностей такой инфраструктуры. ЦОДы для ИИ проектируются специально для преодоления архитектурных и функциональных ограничений традиционных систем. Вместо CPU в них используются кластеры графических процессоров GPU (Graphics Processing Unit) высокой плотности и специализированные ускорители. Стандартом для таких объектов также являются передовые системы охлаждения (например, жидкостное охлаждение) и высокоскоростные каналы (как правило волоконно-оптические) взаимодействия между компонентами ЦОДа, необходимые для обеспечения эффективного обучение сложных моделей и выполнение операций вывода данных (инференса). Это позволяет организациям обучать, развертывать и масштабировать ИИ-приложения, обеспечивая при этом высокую производительность и энергоэффективность.
Оглавление по тематике
t.me/OpticalNetworksRussia/4
Авторский канал Семена Когана «Оптические транспортные сети» 💬 @OpticalNetworksRussia