Requisitos de Expansión de Memoria para Sistemas de IA en Centros de Datos Hiperdimensionados

Resumen

Explore los requisitos evolutivos de la arquitectura de memoria para sistemas de IA en centros de datos a hiperescala, centrándose en la aceleración mediante GPU y la optimización de infraestructuras para aplicaciones de próxima generación.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de IA en Centros de Datos a Gran Escala
Visión general de los sistemas de IA y centros de datos a gran escala
Importancia de la arquitectura de memoria en cargas de trabajo de IA
• Fundamentos de Arquitectura de Memoria
Arquitecturas de memoria tradicionales vs. modernas
Papel de la memoria en aplicaciones impulsadas por IA y datos
• Aceleración con GPU en Sistemas de IA
Fundamentos de arquitectura y diseño de GPU
GPU vs. CPU: Rendimiento y requisitos de memoria
• Requisitos de Memoria para Aplicaciones de IA de Próxima Generación
Modelos de aprendizaje profundo y consumo de memoria
Consideraciones de ancho de banda de memoria y latencia
• Optimización de Infraestructura
Escalado de memoria para entornos a gran escala
Infraestructura de red y su impacto en el uso de memoria
• Estudios de Caso
Aplicaciones del mundo real y sus desafíos de arquitectura de memoria
Historias de éxito en la optimización de memoria para cargas de trabajo de IA
• Tendencias Futuras y Desafíos
Tecnologías emergentes de memoria (por ejemplo, HBM, GDDR)
Computación cuántica y sus implicaciones para los sistemas de memoria
• Conclusión y Mejores Prácticas
Principales conclusiones para diseñar arquitecturas de memoria
Mejores prácticas para implementar soluciones de memoria sólidas en centros de datos impulsados por IA

Asignaturas

Programación