Enrutamiento de Camino No Mínimo para Redes de Computación en Nube y AI

Resumen

Explore estrategias avanzadas de enrutamiento de redes para escalar la infraestructura de IA, centrándose en soluciones de trayectoria no mínima en topologías Dragonfly y su impacto en clústeres de GPUs a gran escala.

Programa de estudio

• Introducción a la Enrutamiento de Caminos No Mínimos
Visión General de Estrategias de Enrutamiento
Importancia del Enrutamiento Avanzado en Redes de IA y Nube
• Topologías de Red para la Infraestructura de IA
Visión General de Topologías de Red
Introducción a las Topologías Dragonfly
Comparación de Enrutamiento de Caminos Mínimos y No Mínimos
• Topologías Dragonfly y Sus Características
Estructura y Principios de Diseño
Ventajas de Dragonfly para Redes a Gran Escala
Estudios de Caso: Dragonfly en Acción
• Técnicas de Enrutamiento de Caminos No Mínimos
Algoritmos de Enrutamiento Adaptativo
Balanceo de Tráfico y Distribución de Carga
Ejemplos de Caso en Entornos Actuales de IA y Nube
• Escalando la Infraestructura de IA con Redes Dragonfly
Implementación de Caminos No Mínimos en Clusters de GPU
Métricas de Desempeño y Evaluación
Desafíos y Soluciones para Escalar
• Impacto de Soluciones de Caminos No Mínimos
Mejoras en Desempeño y Reducción de Cuellos de Botella
Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Tendencias Futuras y Desarrollos en Enrutamiento de Redes
• Implementación Práctica y Estudios de Caso
Herramientas y Técnicas de Simulación
Análisis del Desempeño del Sistema con Caminos No Mínimos
Estudios de Caso de Implementación
• Conclusión
Resumen de Aprendizajes Clave
Discusión sobre Direcciones Futuras e Innovaciones
• Recursos Adicionales
Lecturas y Publicaciones Recomendadas
Oportunidades de Aprendizaje Adicional y Cursos

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Asignaturas

Programación