Explora cómo los modelos de IA a gran escala transforman las tecnologías de los centros de datos, centrándose en las arquitecturas de Mezcla de Expertos, interconexiones de alta velocidad y optimización de múltiples GPU para un rendimiento mejorado.
- Introducción a la IA en Centros de Datos
Visión general de las tecnologías de centros de datos
Papel de la IA en los centros de datos modernos
Objetivos y estructura del curso
- Modelos de IA a gran escala y su impacto
Comprensión de los modelos de IA a gran escala
Transformación del procesamiento y gestión de datos
Estudios de caso: innovaciones impulsadas por IA en centros de datos
- Arquitecturas de mezcla de expertos
Introducción a los modelos de mezcla de expertos (MoE)
Ventajas de MoE en centros de datos
Implementación de MoE para la eficiencia de recursos
Aplicaciones en el mundo real y estudios de caso
- Interconexiones de alta velocidad en centros de datos
Visión general de las tecnologías de redes de alta velocidad
Papel de las interconexiones de alta velocidad en cargas de trabajo de IA
Evaluación de diferentes tecnologías de interconexión
Mejores prácticas para maximizar el rendimiento y la reducción de latencia
- Optimización multi-GPU
Fundamentos de los sistemas multi-GPU
Técnicas para optimizar el rendimiento multi-GPU
Desafíos y soluciones en entornos multi-GPU
Estudios de caso: utilización de multi-GPU en inferencia y entrenamiento de IA
- Mejora del rendimiento de centros de datos con IA
Estrategias integrales para la optimización impulsada por IA
Métricas para evaluar mejoras en el rendimiento de IA
Tendencias futuras en operaciones de centros de datos habilitadas por IA
- Consideraciones de seguridad y ética
Desafíos de seguridad en centros de datos impulsados por IA
Implicaciones éticas de la IA en la gestión de centros de datos
Mejores prácticas para asegurar la integridad y el cumplimiento
- Proyecto final
Diseñar y presentar una solución impulsada por IA para un centro de datos hipotético
Aplicar conceptos aprendidos en simulaciones del mundo real
Revisión y retroalimentación entre pares
- Resumen del curso y perspectivas futuras
Resumen de conceptos clave y aprendizajes
Perspectivas futuras de tendencias emergentes y tecnologías
Oportunidades para mayor aprendizaje e innovación en centros de datos
- Recursos y lecturas adicionales
Textos y artículos de investigación recomendados
Recursos y herramientas en línea
Redes comunitarias y profesionales
