您的網路是否是人工智慧/機器學習叢集的瓶頸？
隨著資料中心快速擴展以適應分散式神經網絡，傳統的網路架構往往無法滿足「海量資料流」和平行運算的嚴苛要求。訓練任務能否成功部署，關鍵往往在於傳輸協定的效率。.
這份技術白皮書，, "人工智慧/機器學習網路背景" 本文全面介紹如何使用基於融合乙太網路的遠端直接記憶體存取 (RDMA over Converged Ethernet, RoCEv2) 來最佳化高效能運算環境。與傳統的 TCP/IP 協定堆疊透過大量的緩衝區複製來增加 CPU 負擔不同，RDMA 技術利用「零拷貝」和「作業系統旁路」功能實現直接記憶體訪問，從而顯著降低延遲和 CPU 開銷。.
在裡面，你會發現：
- RoCEv2 的優勢為什麼 RoCEv2 提供了一種比 InfiniBand 更具可擴展性、更具成本效益的替代方案，同時又不犧牲路由能力或效能。.
- 實現無損以太網深入探討如何配置優先權流控制 (PFC) 以防止突發流量期間丟包。.
- 擁堵管理如何在 PFC 中實現明確擁塞通知 (ECN)，以便在出現瓶頸之前動態限制傳輸速度。.
下載完整報告，了解如何調整網路以滿足現代 AI 工作負載所需的高吞吐量和低延遲。.