您的网络是否是人工智能/机器学习集群的瓶颈？
随着数据中心快速扩展以适应分布式神经网络，传统的网络架构往往无法满足"海量数据流"和并行计算的严苛要求。训练任务能否成功部署，关键往往在于传输协议的效率。.
这份技术白皮书，, "人工智能/机器学习网络背景" 本文全面介绍了如何使用基于融合以太网的远程直接内存访问 (RDMA over Converged Ethernet, RoCEv2) 来优化高性能计算环境。与传统的 TCP/IP 协议栈通过大量的缓冲区复制来增加 CPU 负担不同，RDMA 技术利用"零拷贝"和"操作系统旁路"功能实现直接内存访问，从而显著降低延迟和 CPU 开销。.
在里面，你会发现：
- RoCEv2 的优势为什么 RoCEv2 提供了一种比 InfiniBand 更具可扩展性、更具成本效益的替代方案，同时又不牺牲路由能力或性能。.
- 实现无损以太网深入探讨如何配置优先级流控制 (PFC) 以防止突发流量期间丢包。.
- 拥堵管理如何在 PFC 中实现显式拥塞通知 (ECN)，以便在出现瓶颈之前动态限制传输速度。.
下载完整报告，了解如何调整网络以满足现代 AI 工作负载所需的高吞吐量和低延迟。.